Описание
Продвинутые темы в машинном обучении, такие как глубокое обучение, включая CNN, RNN, GAN, диффузионные модели, трансформеры, глубокая кластеризация, перенос обучения, адаптация домена, обучение с малым числом примеров, обучение нулевым выстрелом, самообучение и интерпретируемость методов ML.
Текст источника на языке оригинала
Advanced topics in machine learning such as deep learning including CNNs, RNNs, GANs, Diffusion models, Transformers, Deep clustering, transfer learning, domain adaptation, few-shot learning, zero-shot learning, self-supervised learning and Interpretability of ML methods.
Источники и ссылки
Даты и источники сохраняются, чтобы помочь вам проверить сведения. Переводы предлагаются для удобства чтения; официальным источником для условий и требований является оригинал.
Исходная ссылка : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/COMP/