اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای هوش مصنوعی مولد در پردازش و تحلیل داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای هوش مصنوعی مولد در پردازش و تحلیل داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. ساختار و عملکرد نورون مصنوعی
• 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 8. معماری‌های پرکاربرد شبکه‌های عصبی
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 10. کاربردهای CNN در پردازش تصویر
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 12. کاربردهای RNN در پردازش زبان طبیعی
• 13. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 14. تعریف هوش مصنوعی مولد
• 15. تفاوت هوش مصنوعی مولد با هوش مصنوعی سنتی
• 16. کاربردهای هوش مصنوعی مولد
• 17. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 18. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 19. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 20. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 22. ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ
• 23. تکنیک‌های Prompt Engineering
• 24. اصول نوشتن Prompt مؤثر
• 25. انواع Prompt و کاربردهای آن‌ها
• 26. Prompt برای تولید متن
• 27. Prompt برای خلاصه‌سازی متن
• 28. Prompt برای ترجمه متن
• 29. Prompt برای پاسخ به سؤالات
• 30. Prompt برای تولید کد
• 31. Prompt برای تحلیل داده
• 32. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 33. مبانی مدل‌های انتشار
• 34. نحوه عملکرد مدل‌های انتشار
• 35. کاربردهای مدل‌های انتشار در تولید تصویر
• 36. تولید تصویر با استفاده از مدل‌های انتشار
• 37. ویرایش تصویر با استفاده از مدل‌های انتشار
• 38. تولید تصویر از متن (Text-to-Image Generation)
• 39. مبانی مدل‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 40. ساختار و نحوه عملکرد GANs
• 41. کاربردهای GANs در تولید داده
• 42. تولید داده‌های مصنوعی
• 43. افزایش داده (Data Augmentation)
• 44. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 45. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 46. واژگان‌سازی (Tokenization)
• 47. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 48. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 49. بازنمایی متن (Text Representation)
• 50. مدل‌های Bag-of-Words
• 51. مدل‌های TF-IDF
• 52. بازنمایی‌های مبتنی بر توزیع (Word Embeddings)
• 53. Word2Vec
• 54. GloVe
• 55. FastText
• 56. مبانی مدل‌های ترنسفورمر در NLP
• 57. BERT و کاربردهای آن
• 58. GPT و کاربردهای آن
• 59. هوش مصنوعی مولد در تولید محتوای متنی
• 60. تولید مقالات علمی و پژوهشی
• 61. تولید محتوای بازاریابی و تبلیغاتی
• 62. تولید محتوای خلاقانه (شعر، داستان)
• 63. تولید کد و اسکریپت‌های برنامه‌نویسی
• 64. هوش مصنوعی مولد در پردازش و تحلیل داده
• 65. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌ها
• 66. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
• 67. خلاصه‌سازی خودکار گزارش‌ها و اسناد
• 68. استخراج اطلاعات کلیدی از متن
• 69. تولید گزارش‌های تحلیلی
• 70. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در کسب‌وکار
• 71. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید محتوا
• 72. شخصی‌سازی تجربه مشتری
• 73. تولید دستیاران مجازی هوشمند
• 74. اتوماسیون وظایف تکراری
• 75. کاربرد هوش مصنوعی مولد در حوزه سلامت
• 76. کمک به تشخیص بیماری‌ها
• 77. کشف داروهای جدید
• 78. تولید پروتکل‌های درمانی
• 79. کاربرد هوش مصنوعی مولد در حوزه آموزش
• 80. تولید محتوای آموزشی سفارشی
• 81. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
• 82. ارزیابی خودکار تکالیف
• 83. کاربرد هوش مصنوعی مولد در حوزه مالی
• 84. مدل‌سازی ریسک اعتباری
• 85. تشخیص تقلب
• 86. پیش‌بینی روند بازار
• 87. اخلاق و مسئولیت در هوش مصنوعی مولد
• 88. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 89. رازداری و امنیت داده‌ها
• 90. مالکیت معنوی محتوای تولیدی
• 91. تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی مولد
• 92. آینده هوش مصنوعی مولد
• 93. چالش‌های پیش رو در توسعه هوش مصنوعی مولد
• 94. راهکارهای آینده برای کاربرد هوش مصنوعی مولد
• 95. تکنیک‌های پیشرفته مدل‌های زبانی
• 96. تکنیک‌های پیشرفته مدل‌های انتشار
• 97. مدل‌های مولد چندوجهی (Multimodal Generative Models)
• 98. کاربردهای ترکیبی هوش مصنوعی مولد
• 99. هوش مصنوعی مولد و داده‌های حجیم
• 100. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی مولد