Introduction to Transfer Learning培訓
遷移學習是一種機器學習技術，其中為特定任務開發的模型被重新用作第二個任務的模型的起點。本課程介紹了遷移學習的基本概念、方法和應用，使參與者能夠有效地使預訓練模型適應其獨特任務。
這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望瞭解和應用遷移學習技術來提高 AI 專案效率和性能的初級到中級機器學習專業人員。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解遷移學習的核心概念和優勢。
- 探索流行的預訓練模型及其應用程式。
- 為自定義任務執行預訓練模型的微調。
- 應用遷移學習來解決 NLP 和電腦視覺中的實際問題。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在即時實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。
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課程簡介
Introduction to Transfer Learning
- 什麼是遷移學習？
- 主要優點和限制
- 遷移學習與傳統機器學習有何不同
了解預訓練模型
- 流行的預訓練模型（例如 ResNet、BERT）概述
- 模型架構及其主要功能
- 預訓練模型跨領域的應用
微調預訓練模型
- 了解特徵提取與微調
- 有效微調的技術
- 在微調過程中避免過擬合
遷移學習 Natural Language Processing (NLP)
- 為自定義 NLP 任務調整語言模型
- 使用 Hugging Face Transformer 進行 NLP
- 案例研究：使用遷移學習進行情感分析
遷移學習 Computer Vision
- 調整預先訓練的視覺模型
- 使用遷移學習進行物件檢測和分類
- 案例研究：使用遷移學習進行圖像分類
動手練習
- 載入和使用預訓練模型
- 針對特定任務微調預訓練模型
- 評估模型性能並改進結果
遷移學習的實際應用
- 醫療保健、金融和零售領域的應用
- 成功案例和案例研究
- 遷移學習的未來趨勢和挑戰
總結和後續步驟
最低要求
- 對機器學習概念的基本理解
- 熟悉神經網路和深度學習
- Python 個程式設計經驗
觀眾
- 數據科學家
- 機器學習愛好者
- 探索模型適應技術的 AI 專業人士
14 時間：
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14 時間：這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握尖端遷移學習技術並將其應用於複雜現實問題的高級機器學習專業人員。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解遷移學習中的高級概念和方法。
- 為預先訓練的模型實施特定於域的適應技術。
- 應用持續學習來管理不斷變化的任務和數據集。
- 掌握多任務微調，以提高跨任務的模型性能。
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21 時間：這種由講師指導的 澳門 現場現場培訓（在線或現場）面向希望可靠、高效地部署微調模型的高級專業人員。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解將微調模型部署到生產環境中所面臨的挑戰。
- 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具容器化和部署模型。
- 對已部署的模型實施監控和日誌記錄。
- 在實際場景中優化模型以實現延遲和可擴充性。
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21 時間：這種由講師指導的 澳門 現場現場培訓（在線或現場）面向希望獲得為關鍵財務任務定製 AI 模型的實用技能的中級專業人士。
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- 瞭解財務應用程式微調的基礎知識。
- 利用預先訓練的模型執行財務領域特定的任務。
- 應用欺詐檢測、風險評估和財務建議生成技術。
- 確保遵守 GDPR 和 SOX 等財務法規。
- 在金融應用程式中實施數據安全和合乎道德的 AI 實踐。
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 時間：這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望為特定任務和數據集自定義預訓練模型的中高級專業人員。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解微調的原理及其應用。
- 準備數據集以微調預訓練模型。
- 為 NLP 任務微調大型語言模型 （LLM）。
- 優化模型性能並解決常見挑戰。
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Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 時間：這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望在不需要大量計算資源的情況下為大型模型實施微調策略的中級開發人員和 AI 從業者。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解低秩適應 （LoRA） 的原理。
- 實施LoRA以高效微調大型模型。
- 針對資源受限的環境優化微調。
- 評估和部署LoRA調優模型以用於實際應用。
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Fine-Tuning Multimodal Models
28 時間：這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握創新 AI 解決方案的多模態模型微調的高級專業人員。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解 CLIP 和 Flamingo 等多模態模型的架構。
- 有效地準備和預處理多模態數據集。
- 針對特定任務微調多模態模型。
- 針對實際應用程式和性能優化模型。
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 時間：這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望通過有效微調預先訓練的語言模型來增強其 NLP 專案的中級專業人員。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解 NLP 任務微調的基礎知識。
- 針對特定的 NLP 應用程式微調預訓練模型，例如 GPT、BERT 和 T5。
- 優化超參數以提高模型性能。
- 在實際場景中評估和部署微調的模型。
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Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 時間：這項 澳門（在線或現場）的教學型現場培訓旨在對希望微調DeepSeek LLM 模型以創建針對特定行業、領域或業務需求量身定制的專門 AI 應用程序的高級 AI 研究人員、機器學習工程師和開發人員進行培訓。
培訓結束時，參與者將能夠：
- 了解DeepSeek模型的架構和能力，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
- 準備數據集並對數據進行預處理以進行微調。
- 對特定領域的應用程序進行微調DeepSeek LLM。
- 有效地優化和部署微調的模型。
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21 時間：這種由講師指導的現場培訓<現場>（在線或現場）面向希望掌握優化大型模型的技術，以便在實際場景中進行經濟高效的微調的高級專業人員。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 瞭解微調大型模型的挑戰。
- 將分散式訓練技術應用於大型模型。
- 利用模型量化和修剪提高效率。
- 優化微調任務的硬體利用率。
- 在生產環境中有效地部署微調的模型。
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14 時間：這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望利用快速工程和少量學習的力量來優化實際應用的 LLM 性能的中級專業人士。
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- 瞭解快速工程和小樣本學習的原則。
- 為各種 NLP 任務設計有效的提示。
- 利用小樣本技術以最少的數據調整 LLM。
- 針對實際應用優化 LLM 性能。
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14 時間：這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望提高診斷和解決機器學習模型微調挑戰技能的高級專業人員。
在本次培訓結束時，參與者將能夠：
- 診斷過度擬合、欠擬合和數據不平衡等問題。
- 實施策略以提高模型收斂性。
- 優化微調管道以獲得更好的性能。
- 使用實用工具和技術調試訓練過程。
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