Chọn một quốc gia sẽ hiển thị các khóa học có ở khu vực của bạn.
⏱ 2 giờ 36 phút📚 26 bài
Zero-Shot và Few-Shot Learning: Xây dựng mô hình AI với dữ liệu tối thiểu
Tìm hiểu cách triển khai các mô hình học máy mạnh mẽ bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo tối thiểu thông qua các kỹ thuật prompt engineering và transfer learning hiện đại.
💬Giảng viên AI Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc.
🕐Bắt đầu bất cứ lúc nào Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào.
🌐Bằng tiếng Việt Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.
Về khóa học này
Việc đào tạo các mô hình AI tiên tiến theo truyền thống đòi hỏi các tập dữ liệu lớn, được gán nhãn, tốn kém và mất thời gian để thu thập. Các kỹ thuật zero-shot và few-shot learning cho phép bạn vượt qua nút thắt cổ chai này bằng cách tận dụng các mô hình được đào tạo trước để thực hiện các tác vụ mới với ít hoặc không có dữ liệu đào tạo. Khóa học này giới thiệu cho bạn các khái niệm và phương pháp giúp AI hiệu quả về dữ liệu trở nên khả thi.
Trong khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ chuyển đổi từ các mô hình đào tạo nặng về dữ liệu truyền thống sang phát triển AI hiện đại, hiệu quả về dữ liệu. Bạn sẽ hiểu cách áp dụng các kỹ thuật này cho các tác vụ phân loại văn bản và hình ảnh trong thế giới thực, tiết kiệm tài nguyên tính toán và thời gian phát triển. Thông qua các giải thích bằng văn bản và hướng dẫn mã, bạn sẽ có được các kỹ năng để triển khai các phương pháp này trong các dự án của riêng mình.
Bạn sẽ học được gì:
- Hiểu các khái niệm và thuật ngữ nền tảng của transfer learning, zero-shot và few-shot learning.
- Áp dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models) được đào tạo trước để phân loại văn bản mà không cần đào tạo chuyên biệt cho tác vụ.
- Nắm vững các mẫu prompt engineering để hướng dẫn mô hình tạo ra kết quả chính xác bằng cách sử dụng các ví dụ few-shot.
- Triển khai phân loại hình ảnh zero-shot bằng cách sử dụng các mô hình vision-language hiện đại.
- Khám phá các pipeline của Hugging Face để nhanh chóng triển khai các giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu quả về dữ liệu.
- Phân tích sự đánh đổi giữa suy luận zero-shot, prompt few-shot và tinh chỉnh mô hình hoàn chỉnh.
Khóa học bắt đầu với các định nghĩa thiết yếu và các khái niệm cốt lõi trước khi chuyển sang các hướng dẫn thực tế, từng bước bằng văn bản. Bạn sẽ đọc các đoạn mã triển khai rõ ràng và các giải thích khái niệm cho thấy cách bạn có thể tận dụng các mô hình được đào tạo trước cho các tác vụ tùy chỉnh.
Khóa học này được thiết kế cho các nhà phát triển AI, nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư phần mềm đầy tham vọng, những người muốn xây dựng các ứng dụng thông minh mà không cần tập dữ liệu khổng lồ. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó về học máy nâng cao, vì chúng tôi bắt đầu từ các định nghĩa nền tảng.
Bắt đầu đọc ngay hôm nay để xây dựng các hệ thống AI thông minh hơn với yêu cầu dữ liệu tối thiểu.
Nội dung khóa học
Bạn sẽ nhận được
📜Chứng chỉ hoàn thành Thêm vào hồ sơ LinkedIn
💬Gia sư AI cá nhân Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào.
♾️Truy cập trọn đời Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn
📱Điện thoại hoặc máy tính Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị
💸Hoàn tiền 14 ngày Không cần lý do
⚡Ngắn gọn, đi vào trọng tâm 2 giờ 36 phút nội dung thực hành
Chứng chỉ hoàn thành
Mỗi khóa bạn hoàn thành trên PickAClass cấp một chứng chỉ như thế này — nguyên bản, có mã riêng, xác minh được qua URL và chi tiết về điều thực sự được thể hiện.
P
PickAClass
Hồ sơ kỹ năng · xác minh được
Tài liệu
Chứng nhận Thành thạo
Chứng nhận rằng
Họ và Tên
đã chứng minh thành công sự thành thạo về
Zero-Shot và Few-Shot Learning: Xây dựng mô hình AI với dữ liệu tối thiểu
Kỹ năng đã thể hiện
✓
Phân tích mô hình hành vi
Nền tảng
1.2 giờ
✓
Khung kiến trúc quyết định
Thành thạo
1.4 giờ
✓
Thiết kế kiểm tra A/B
Thành thạo
1.7 giờ
✓
Viết quảng cáo hành vi
Nâng cao
1.9 giờ
P
PickAClass — Họ và Tên
Zero-Shot và Few-Shot Learning: Xây dựng mô hình AI với dữ liệu tối thiểu