Meta Learning e Few-Shot Learning
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
15h
Il corso approfondisce le tecniche di apprendimento dell’apprendimento, mostrando come i modelli possano generalizzare da pochissimi esempi grazie a metodologie di meta-learning avanzato. Gli studenti studieranno architetture come MAML, Prototypical Networks e Reptile, comprendendo i principi che permettono ai sistemi di adattarsi rapidamente a nuovi compiti trasferendo conoscenze acquisite altrove. Verranno realizzate esercitazioni pratiche con dataset ridotti, analisi delle curve di adattamento e implementazioni in Python. Ampio spazio sarà dedicato alle applicazioni in contesti reali caratterizzati da scarsità di dati, come diagnosi medica, robotica autonoma, personalizzazione educativa e controllo intelligente.
Opinioni
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
6 anni del centro in Emagister.
Materie
- Apprendimento
- E-learning
- Learning
- Learning solution
- Apprendere
Programma
Programma del corso:
1. Concetto di meta learning e “apprendere ad apprendere”;
2. Apprendimento rapido e adattamento few-shot;
3. Few-shot learning e definizione dei setting N-shot;
4. MAML e meta-ottimizzazione dei parametri;
5. Reptile e varianti semplificate di meta learning;
6. Siamese networks per confronti di similarità;
7. Transfer learning e riuso di rappresentazioni;
8. Generalizzazione dei modelli a nuovi compiti;
9. Zero-shot learning e uso di descrizioni semantiche;
10. Metric learning per spazi di embedding;
11. Hyperparameter optimization in ottica meta;
12. Continual learning e mitigazione del forgetting;
13. Gestione di dataset limitati e sbilanciati;
14. Applicazioni mediche, robotiche e low-data;
15. Progetto meta adattivo con valutazione su nuovi task.
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Meta Learning e Few-Shot Learning