Apprendimento Zero-Shot e Few-Shot: Costruisci Modelli AI con Dati Minimi

L'addestramento di modelli AI all'avanguardia richiede tradizionalmente dataset massivi e etichettati, costosi e dispendiosi in termini di tempo da raccogliere. Le tecniche di apprendimento zero-shot e few-shot ti permettono di aggirare questo collo di bottiglia sfruttando modelli pre-addestrati per eseguire nuovi compiti con pochi o nessun dato di addestramento. Questo corso ti introduce ai concetti e ai metodi che rendono possibile l'AI efficiente in termini di dati. In questo corso basato su testo, passerai dai paradigmi di addestramento tradizionali che richiedono molti dati allo sviluppo di AI moderno ed efficiente in termini di dati. Capirai come applicare queste tecniche a compiti reali di classificazione di testo e immagini, risparmiando risorse computazionali e tempo di sviluppo. Attraverso spiegazioni scritte e walkthrough di codice, acquisirai le competenze per implementare questi metodi nei tuoi progetti. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali e la terminologia di transfer learning, zero-shot learning e few-shot learning. - Applicare Large Language Models pre-addestrati per classificare il testo senza addestramento specifico per il compito. - Padroneggiare i pattern di prompt engineering per guidare i modelli a output accurati utilizzando esempi few-shot. - Implementare la classificazione di immagini zero-shot utilizzando moderni modelli visione-linguaggio. - Esplorare le pipeline di Hugging Face per implementare rapidamente soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale efficienti in termini di dati. - Analizzare i compromessi tra inferenza zero-shot, prompting few-shot e fine-tuning completo del modello. Il corso inizia con definizioni essenziali e concetti fondamentali prima di passare a tutorial pratici e scritti passo-passo. Leggerai implementazioni di codice chiare e spiegazioni concettuali che ti mostreranno come sfruttare i modelli pre-addestrati per compiti personalizzati. Questo corso è progettato per aspiranti sviluppatori AI, analisti di dati e ingegneri del software che desiderano costruire applicazioni intelligenti senza dataset massivi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con il machine learning avanzato, poiché partiamo dalle definizioni fondamentali. Inizia a leggere oggi per costruire sistemi AI più intelligenti con requisiti minimi di dati.