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Few-Shot und Zero-Shot Learning Seminar


Few-Shot und Zero-Shot Learning Seminar

Über diesen Kurs:

Dieses Seminar behandelt die Konzepte des Few-Shot und Zero-Shot Learning, die in der künstlichen Intelligenz und im Maschinenlernen immer wichtiger werden. Bei Few-Shot Learning geht es darum, ein Modell mit wenigen Beispielen zu trainieren, während bei Zero-Shot Learning das Modell in der Lage ist, neue Klassen von Objekten zu erkennen, für die es nicht explizit trainiert wurde. In diesem Kurs werden wir uns mit den verschiedenen Algorithmen und Techniken für Few-Shot und Zero-Shot Learning beschäftigen und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Robotik untersuchen. Wir werden auch die neuesten Entwicklungen und Forschungen auf diesem Gebiet diskutieren.

Warum man diesen Kurs kaufen sollte:

Dieser Kurs ist ideal für Studenten und Fachleute, die ihr Wissen im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten. Das Few-Shot und Zero-Shot Learning sind wichtige Konzepte, die in verschiedenen Branchen wie der Medizin, dem Finanzwesen und der Automatisierung eingesetzt werden. Mit diesem Kurs können Sie Ihr Verständnis für diese Konzepte vertiefen und lernen, wie man sie in realen Anwendungen einsetzt. Dieser Kurs ist auch für alle geeignet, die sich für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen interessieren und die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet lernen möchten.

Course outline
  • Einführung in Few-Shot und Zero-Shot Learning
  • Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Herausforderungen bei Few-Shot und Zero-Shot Learning
  • Transferlernen und Meta-Lernen
  • Klassifikation von Few-Shot und Zero-Shot Learning Ansätzen
  • Datenbeschaffung und Datenvorbereitung
  • Metric Learning für Few-Shot und Zero-Shot Learning
  • Generative Modelle in Few-Shot und Zero-Shot Learning
  • Meta-Lernverfahren und deren Anwendung
  • Evaluation und Benchmarking von Few-Shot und Zero-Shot Learning Methoden
  • Anwendungen von Few-Shot und Zero-Shot Learning in der Praxis
  • Ethik und Bias in Few-Shot und Zero-Shot Learning
  • Fortgeschrittene Few-Shot und Zero-Shot Learning Techniken
  • Zukunftsaussichten von Few-Shot und Zero-Shot Learning
  • Projektarbeit und Präsentationen
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