اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسلط بر هوش مصنوعی مولد با Google Gemini: از مفاهیم تا خلق محتوا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر هوش مصنوعی مولد با Google Gemini: از مفاهیم تا خلق محتوا

موضوع کلی: هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن

موضوع میانی: یادگیری و به‌کارگیری مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 2. معرفی Google Gemini
• 3. معماری مدل‌های مولد
• 4. تکامل مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق
• 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 8. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
• 9. روش‌های پیش‌پردازش داده
• 10. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 11. مهندسی ویژگی در هوش مصنوعی
• 12. استخراج ویژگی‌های متنی
• 13. استخراج ویژگی‌های تصویری
• 14. تکنیک‌های تولید متن
• 15. مدل‌های زبانی آماری
• 16. مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی
• 17. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 18. تولید متن خلاقانه
• 19. تکنیک‌های تولید تصویر
• 20. معماری‌های GAN
• 21. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 22. تولید تصویر از متن (Text-to-Image)
• 23. تولید تصویر از تصویر (Image-to-Image)
• 24. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
• 25. تولید محتوای متنی برای وب
• 26. تولید مقالات و گزارش‌ها
• 27. تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 28. تولید اسکریپت‌های ویدئویی
• 29. تولید محتوای آموزشی
• 30. تولید محتوای خلاقانه (شعر، داستان)
• 31. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در هنر
• 32. تولید آثار هنری دیجیتال
• 33. ترکیب سبک‌های هنری
• 34. طراحی گرافیک با هوش مصنوعی
• 35. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در موسیقی
• 36. تولید ملودی و آهنگ
• 37. تولید صداهای مصنوعی
• 38. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در طراحی
• 39. طراحی محصول
• 40. طراحی معماری
• 41. طراحی رابط کاربری
• 42. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در برنامه‌نویسی
• 43. تولید کد
• 44. رفع اشکال کد
• 45. مستندسازی کد
• 46. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 47. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 48. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 49. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 50. کپی‌رایت و مالکیت معنوی محتوای تولیدی
• 51. تعامل انسان و هوش مصنوعی
• 52. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 53. آموزش با نظارت (Supervised Learning)
• 54. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 55. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
• 56. ارزیابی مدل‌های مولد
• 57. معیارهای ارزیابی تولید متن
• 58. معیارهای ارزیابی تولید تصویر
• 59. معیارهای ارزیابی تولید کد
• 60. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کارایی
• 61. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 62. توزیع مدل‌ها
• 63. استقرار مدل‌ها در محیط‌های مختلف
• 64. مدل‌های Gemini: معرفی و قابلیت‌ها
• 65. معماری Gemini Pro
• 66. معماری Gemini Ultra
• 67. توانایی‌های چندوجهی Gemini
• 68. کار با APIهای Gemini
• 69. فراخوانی مدل‌های Gemini
• 70. تنظیم پارامترهای مدل
• 71. مدیریت خروجی مدل‌ها
• 72. کاربردهای پیشرفته Gemini
• 73. خلاصه‌سازی متون طولانی با Gemini
• 74. ترجمه زبان با Gemini
• 75. تحلیل احساسات با Gemini
• 76. تولید محتوای تعاملی با Gemini
• 77. کار با داده‌های ساختاریافته با Gemini
• 78. تولید و تحلیل داده‌های علمی
• 79. کاربردهای Gemini در آموزش و پژوهش
• 80. تولید سناریوهای آموزشی با Gemini
• 81. کمک به پژوهشگران با Gemini
• 82. محدودیت‌ها و چالش‌های Gemini
• 83. آینده هوش مصنوعی مولد
• 84. روندهای نوظهور در مدل‌های مولد
• 85. هوش مصنوعی مولد و جامعه
• 86. توسعه پایدار با هوش مصنوعی مولد
• 87. چالش‌های حقوقی و اجتماعی
• 88. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش
• 89. نکات کلیدی برای تسلط بر هوش مصنوعی مولد
• 90. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده