اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص اشیاء سفارشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص اشیاء سفارشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش چندوجهی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین نظارت شده
• 3. یادگیری ماشین بدون نظارت و کاربردهای آن
• 4. یادگیری تقویتی و اصول آن
• 5. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 6. معماری شبکه‌های عصبی عمیق
• 7. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 8. مدل‌های زبانی سنتی و آماری
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 10. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 11. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 12. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 13. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 14. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained LLMs)
• 15. مقدمه‌ای بر پردازش چندوجهی (Multimodal Processing)
• 16. مدل‌های چندوجهی و همگرایی داده‌ها
• 17. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 18. روش‌های کلاسیک تشخیص اشیاء
• 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تشخیص اشیاء
• 20. مدل‌های دو مرحله‌ای تشخیص اشیاء (مانند Faster R-CNN)
• 21. مدل‌های تک مرحله‌ای تشخیص اشیاء (مانند YOLO, SSD)
• 22. معرفی مدل Florence-2
• 23. قابلیت‌های مدل Florence-2
• 24. معماری مدل Florence-2
• 25. آماده‌سازی داده‌ها برای تشخیص اشیاء سفارشی
• 26. برچسب‌گذاری داده‌ها و انواع آن
• 27. جمع‌آوری مجموعه داده برای تشخیص اشیاء سفارشی
• 28. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. پاکسازی داده‌ها و مدیریت داده‌های پرت
• 30. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
• 31. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 32. مقدمه‌ای بر تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. چرا تنظیم دقیق لازم است؟
• 34. فرایند تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
• 35. تنظیم دقیق مدل‌های تشخیص اشیاء
• 36. انتخاب پارامترهای مناسب برای تنظیم دقیق
• 37. بهینه‌سازی فرآیند تنظیم دقیق
• 38. انتخاب تابع هزینه (Loss Function) در تنظیم دقیق
• 39. تنظیم دقیق با استفاده از مجموعه داده سفارشی
• 40. آموزش مدل Florence-2 برای تشخیص اشیاء سفارشی
• 41. تنظیم دقیق لایه‌های خروجی مدل
• 42. تنظیم دقیق با استفاده از روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 43. استفاده از داده‌های کم‌تعداد برای تنظیم دقیق
• 44. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای تشخیص اشیاء
• 45. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل تنظیم دقیق شده
• 46. معیارهای ارزیابی برای تشخیص اشیاء (مانند IoU, mAP)
• 47. تفسیر نتایج ارزیابی مدل
• 48. عیب‌یابی و رفع مشکلات در مدل تنظیم دقیق شده
• 49. بهبود عملکرد مدل با تکرار فرایند تنظیم دقیق
• 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی پیشرفته
• 51. کاربرد مدل‌های چندوجهی در تشخیص اشیاء
• 52. مدل Florence-2 برای وظایف چندوجهی
• 53. تنظیم دقیق Florence-2 برای وظایف چندوجهی
• 54. تلفیق اطلاعات متنی و تصویری
• 55. استفاده از توضیحات متنی برای بهبود تشخیص اشیاء
• 56. شناسایی اشیاء بر اساس توصیفات متنی
• 57. مدل‌های مولد (Generative Models) در هوش مصنوعی
• 58. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 59. کاربرد GANs در افزایش داده‌های تصویری
• 60. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 61. کاربرد مدل‌های انتشار در تولید تصویر
• 62. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری
• 63. سوگیری در داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی
• 64. راه‌های کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 65. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هوش مصنوعی
• 66. مصرف انرژی و ملاحظات زیست‌محیطی در هوش مصنوعی
• 67. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 68. استقرار مدل‌های تشخیص اشیاء
• 69. ملاحظات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای استقرار
• 70. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
• 71. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی
• 72. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء در زمان واقعی (Real-time Object Detection)
• 73. چالش‌های تشخیص اشیاء در زمان واقعی
• 74. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سرعت پردازش
• 75. کاربردهای صنعتی تشخیص اشیاء سفارشی
• 76. تشخیص اشیاء در رباتیک و اتوماسیون
• 77. کاربرد در نظارت تصویری و امنیت
• 78. تشخیص اشیاء در حوزه پزشکی و سلامت
• 79. کاربرد در کشاورزی هوشمند
• 80. تشخیص اشیاء در صنعت خودرو و وسایل نقلیه خودران
• 81. مدل‌های زبانی بزرگ و بینایی کامپیوتر
• 82. ارتباط بین مدل‌های زبانی و مدل‌های بینایی
• 83. تلفیق LLM و مدل‌های بینایی برای وظایف پیچیده
• 84. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 85. طراحی یک سیستم تشخیص اشیاء سفارشی
• 86. پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص اشیاء چندوجهی
• 87. ارزیابی و مقایسه مدل‌های مختلف برای تشخیص اشیاء
• 88. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش چندوجهی
• 89. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 90. پیش‌بینی‌های آینده در حوزه تشخیص اشیاء
• 91. مفاهیم پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ
• 92. تکنیک‌های تولید متن خلاقانه
• 93. پیش‌بینی و تولید متن در زمینه‌های تخصصی
• 94. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متن
• 95. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 96. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (GNNs)
• 97. کاربرد GNNs در تحلیل داده‌های مرتبط
• 98. کاربرد GNNs در تشخیص اشیاء
• 99. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 100. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی