enthaltenZero-Shot & Few-Shot Learning is an intermediate-level course designed for data scientists, ML engineers, and AI practitioners who want to build models that perform well—even when labeled data is limited. Traditional supervised learning breaks down when examples are scarce or tasks are constantly evolving. This course shows you how to solve that problem using cutting-edge zero-shot and few-shot learning techniques.
Zero-Shot & Few-Shot Learning: Master AI with Minimal Data
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Small Data
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Semantic Web
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Fraud detection
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2025
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
In this introductory lesson, learners will explore the core principles of zero-shot and few-shot learning, including how they In this introductory lesson, learners will explore the core principles of zero-shot and few-shot learning, including how they differ In this introductory lesson, learners will explore the core principles of zero-shot and few-shot learning, including how they differ from traditional supervised learning. Through clear examples and intuitive analogies, learners will build a foundational understanding of these approaches and why they matter in modern machine learning.understanding of these approaches and why they matter in modern machine learning.understanding of these approaches and why they matter in modern machine learning.
Das ist alles enthalten
3 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Plug-in
In this lesson, learners will examine how pretrained models, semantic embeddings, and transfer learning enable generalization in low-data environments. They'll break down each component’s role through hands-on exercises and visualizations—gaining clarity on how models can recognize patterns or make predictions with minimal labeled data.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Plug-in
In this lesson, learners will evaluate and apply zero-shot and few-shot strategies—such as prompt engineering, meta-learning, and prototypical networks—to real-world tasks. Through scenario-based activities and model comparisons, learners will learn how to choose and implement the right method based on data limitations and task requirements.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Plug-in
Dozent
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