التعلم الصفري وقليل الأمثلة: بناء نماذج الذكاء الاصطناعي ببيانات ضئيلة

يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة تقليدياً مجموعات بيانات ضخمة وموسومة تكلف الكثير وتستغرق وقتاً طويلاً لجمعها. تتيح لك تقنيات التعلم الصفري وقليل الأمثلة تجاوز هذه العقبة من خلال الاستفادة من النماذج المدربة مسبقاً لأداء مهام جديدة مع القليل من بيانات التدريب أو بدونها على الإطلاق. يقدم لك هذا الدورة المفاهيم والأساليب التي تجعل الذكاء الاصطناعي الفعال من حيث البيانات ممكناً. في هذه الدورة النصية، ستنتقل من نماذج التدريب التقليدية الثقيلة بالبيانات إلى تطوير الذكاء الاصطناعي الحديث والفعال من حيث البيانات. ستتفهم كيفية تطبيق هذه التقنيات على مهام تصنيف النصوص والصور في العالم الحقيقي، مما يوفر الموارد الحاسوبية ووقت التطوير. من خلال الشروحات المكتوبة وجولات التعليم البرمجية، ستكتسب المهارات اللازمة لتنفيذ هذه الطرق في مشاريعك الخاصة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية ومصطلحات التعلم النقلي والتعلم الصفري وقليل الأمثلة. - تطبيق نماذج اللغة الكبيرة المدربة مسبقاً لتصنيف النصوص بدون تدريب خاص بالمهمة. - إتقان أنماط هندسة التوجيه لتوجيه النماذج نحو مخرجات دقيقة باستخدام أمثلة قليلة. - تنفيذ تصنيف الصور الصفري باستخدام نماذج الرؤية واللغة الحديثة. - استكشاف مسارات Hugging Face لنشر حلول معالجة اللغات الطبيعية الفعالة من حيث البيانات بسرعة. - تحليل المقايضات بين الاستدلال الصفري، والتوجيه قليل الأمثلة، والضبط الدقيق الكامل للنموذج. تبدأ الدورة بالتعريفات الأساسية والمفاهيم الجوهرية قبل الانتقال إلى الدروس المكتوبة العملية خطوة بخطوة. ستقرأ تنفيذات برمجية واضحة وشروحات مفاهيمية توضح لك كيفية الاستفادة من النماذج المدربة مسبقاً للمهام المخصصة. صُممت هذه الدورة لمطوري الذكاء الاصطناعي الطموحين، ومحللي البيانات، ومهندسي البرمجيات الذين يرغبون في بناء تطبيقات ذكية بدون مجموعات بيانات ضخمة. لا يتطلب الأمر أي خبرة سابقة في التعلم الآلي المتقدم، حيث نبدأ من التعريفات الأساسية. ابدأ القراءة اليوم لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً بمتطلبات بيانات ضئيلة.