اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای نمایش‌های متنی و چندوجهی در هوش مصنوعی (با تمرکز بر Vertex AI)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای نمایش‌های متنی و چندوجهی در هوش مصنوعی (با تمرکز بر Vertex AI)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین نظارت شده
• 3. یادگیری ماشین بدون نظارت
• 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. کاربرد‌های پردازش زبان طبیعی
• 7. مدل‌های زبانی سنتی
• 8. نمایش کلمات (Word Embeddings)
• 9. Word2Vec و GloVe
• 10. مبانی تنسورها و عملیات تنسوری
• 11. معرفی Google Vertex AI
• 12. مفهوم نمایش‌های متنی (Text Embeddings)
• 13. چرا به نمایش‌های متنی نیاز داریم؟
• 14. کاربرد نمایش‌های متنی در جستجو
• 15. کاربرد نمایش‌های متنی در طبقه‌بندی متن
• 16. کاربرد نمایش‌های متنی در خوشه‌بندی متن
• 17. کاربرد نمایش‌های متنی در تشخیص احساسات
• 18. مقدمه‌ای بر نمایش‌های چندوجهی (Multimodal Embeddings)
• 19. نمایش‌های چندوجهی برای تصویر و متن
• 20. نمایش‌های چندوجهی برای صدا و متن
• 21. معماری مدل‌های نمایش چندوجهی
• 22. تکنیک‌های آموزش مدل‌های نمایش چندوجهی
• 23. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های نمایش
• 24. معماری مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 25. مبانی ترنسفورمرها در NLP
• 26. کاربرد ترنسفورمرها در مدل‌های زبانی
• 27. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی گوگل
• 29. معرفی مدل‌های Embeddings در Vertex AI
• 30. کاربرد Text Embeddings در Vertex AI
• 31. تولید Text Embeddings با Vertex AI
• 32. استفاده از Text Embeddings برای جستجو معنایی
• 33. استفاده از Text Embeddings برای طبقه‌بندی متن
• 34. استفاده از Text Embeddings برای تشخیص شباهت متنی
• 35. معرفی مدل‌های Embeddings چندوجهی در Vertex AI
• 36. کاربرد Multimodal Embeddings در Vertex AI
• 37. تولید Multimodal Embeddings با Vertex AI
• 38. استفاده از Multimodal Embeddings برای جستجوی تصویر-متن
• 39. استفاده از Multimodal Embeddings برای تحلیل تصویر-متن
• 40. مبانی ارزیابی مدل‌های نمایش
• 41. معیارهای ارزیابی برای نمایش‌های متنی
• 42. معیارهای ارزیابی برای نمایش‌های چندوجهی
• 43. کاربرد نمایش‌های متنی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 44. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. ملاحظات اخلاقی در نمایش‌های هوش مصنوعی
• 46. حریم خصوصی و داده‌ها در نمایش‌های هوش مصنوعی
• 47. سوگیری در مدل‌های نمایش و راه‌های مقابله
• 48. کاهش سوگیری در نمایش‌های متنی
• 49. کاهش سوگیری در نمایش‌های چندوجهی
• 50. کاربرد نمایش‌های متنی در خلاصه‌سازی متن
• 51. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در تولید محتوا
• 52. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
• 53. مدل‌های زبانی مولد
• 54. مدل‌های مولد چندوجهی
• 55. کاربرد نمایش‌های متنی در تشخیص موضوع
• 56. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در تشخیص موضوع
• 57. کاربرد نمایش‌های متنی در تحلیل روندها
• 58. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در تحلیل روندها
• 59. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 60. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
• 61. کاربرد یادگیری انتقالی در مدل‌های چندوجهی
• 62. بهینه‌سازی مدل‌های نمایش برای کاربردهای خاص
• 63. تنظیم پارامترهای مدل‌های نمایش
• 64. انتخاب مدل مناسب نمایش برای کاربرد
• 65. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در نمایش‌های متنی
• 66. مفهوم Contextual Embeddings
• 67. مدل‌های زبانی پیشرفته
• 68. کاربرد مدل‌های زبانی پیشرفته در نمایش
• 69. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در نمایش‌های چندوجهی
• 70. مدل‌های چندوجهی پیشرفته
• 71. کاربرد مدل‌های چندوجهی پیشرفته در نمایش
• 72. کاربرد نمایش‌های متنی در پردازش مکالمات
• 73. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در پردازش مکالمات
• 74. تحلیل سمانتیک در نمایش‌های متنی
• 75. تحلیل سمانتیک در نمایش‌های چندوجهی
• 76. کاربرد نمایش‌های متنی در استخراج اطلاعات
• 77. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در استخراج اطلاعات
• 78. مقدمه‌ای بر دانش‌گراف‌ها و نمایش‌های متنی
• 79. ادغام دانش‌گراف‌ها با مدل‌های نمایش
• 80. کاربرد نمایش‌های متنی در فهم پرسش
• 81. کاربرد نمایش‌های چندوجهی در فهم پرسش
• 82. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (Graph Neural Networks)
• 83. کاربرد GNN در نمایش‌های متنی
• 84. کاربرد GNN در نمایش‌های چندوجهی
• 85. مبانی پردازش تصویر برای نمایش‌های چندوجهی
• 86. مبانی پردازش صدا برای نمایش‌های چندوجهی
• 87. مدل‌های یادگیری تقویتی و نمایش‌ها
• 88. کاربرد نمایش‌ها در یادگیری تقویتی
• 89. مقدمه‌ای بر مفاهیم مقیاس‌پذیری در نمایش‌های هوش مصنوعی
• 90. بهینه‌سازی مدل‌های نمایش برای مقیاس‌پذیری
• 91. نکات کاربردی در پیاده‌سازی نمایش‌های هوش مصنوعی
• 92. مروری بر کاربردهای نوین نمایش‌های متنی
• 93. مروری بر کاربردهای نوین نمایش‌های چندوجهی
• 94. آیندهٔ نمایش‌های متنی و چندوجهی در هوش مصنوعی
• 95. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری نمایش‌ها