اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری‌های نوین در مدل‌های چندوجهی (Multi-modal) با تمرکز بر ترنسفورمرها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری‌های نوین در مدل‌های چندوجهی (Multi-modal) با تمرکز بر ترنسفورمرها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• 4. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 9. مبانی بینایی ماشین
• 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. ترنسفورمرهای زبانی
• 13. ترنسفورمرهای بینایی
• 14. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 15. معماری‌های پیشرفته ترنسفورمر
• 16. ترنسفورمرهای چندوجهی (Multi-modal)
• 17. مدل‌های پایه (Foundation Models)
• 18. ترکیب مدل‌های ترنسفورمر
• 19. مدل‌های ترکیبی (Mixture of Experts - MoE)
• 20. معماری‌های MoE در ترنسفورمرها
• 21. کاربردهای ترنسفورمرهای چندوجهی
• 22. پردازش متن و تصویر همزمان
• 23. پردازش متن و صدا همزمان
• 24. پردازش تصویر و صدا همزمان
• 25. تولید محتوای چندوجهی
• 26. مدل‌های مولد در یادگیری عمیق
• 27. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 28. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
• 29. کاربرد GANs در داده‌های چندوجهی
• 30. کاربرد Diffusion Models در داده‌های چندوجهی
• 31. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 32. کاربرد یادگیری تقویتی در مدل‌های چندوجهی
• 33. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های چندوجهی
• 35. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های پایه
• 36. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 37. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 38. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-supervised Learning)
• 39. یادگیری خودنظارت‌شده (Self-supervised Learning)
• 40. معماری‌های موثر برای داده‌های کم
• 41. مدل‌های کوچک و فشرده ترنسفورمر
• 42. کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 43. هرس کردن مدل‌ها
• 44. تسریع استنتاج مدل‌ها
• 45. ارزیابی مدل‌های چندوجهی
• 46. معیارهای ارزیابی در NLP
• 47. معیارهای ارزیابی در بینایی ماشین
• 48. معیارهای ارزیابی در داده‌های چندوجهی
• 49. اخلاق در هوش مصنوعی
• 50. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 51. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 52. امنیت مدل‌های هوش مصنوعی
• 53. حریم خصوصی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 54. کاربردهای عملی هوش مصنوعی
• 55. هوش مصنوعی در سلامت
• 56. هوش مصنوعی در آموزش
• 57. هوش مصنوعی در صنعت
• 58. هوش مصنوعی در هنر
• 59. هوش مصنوعی در علوم
• 60. هوش مصنوعی و داده‌های حجیم
• 61. معماری‌های توزیع‌شده برای آموزش مدل‌ها
• 62. محاسبات ابری برای یادگیری عمیق
• 63. پردازش ابری و لبه (Edge Computing)
• 64. سیستم‌های توصیه‌گر چندوجهی
• 65. پردازش گراف دانش
• 66. استفاده از گراف دانش در ترنسفورمرها
• 67. مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 68. مدل‌های بینایی برای وظایف خاص
• 69. مدل‌های چندوجهی برای وظایف خاص
• 70. ترکیب اطلاعات از منابع مختلف
• 71. مدل‌های پویا و تطبیقی
• 72. یادگیری مداوم (Continual Learning)
• 73. مدل‌های چندوجهی برای تعامل انسان و ماشین
• 74. رباتیک و هوش مصنوعی
• 75. پردازش گفتار پیشرفته
• 76. شناسایی احساسات در متن و صدا
• 77. تحلیل بصری ویدئو
• 78. تولید زیرنویس خودکار برای ویدئو
• 79. تولید تصویر از متن
• 80. تولید صدا از متن
• 81. تولید ویدئو از متن
• 82. مدل‌های زبانی برای خلاصه‌سازی متون
• 83. مدل‌های زبانی برای ترجمه ماشینی
• 84. مدل‌های زبانی برای پاسخ به پرسش
• 85. مدل‌های بینایی برای تشخیص اشیاء
• 86. مدل‌های بینایی برای تقسیم‌بندی تصاویر
• 87. مدل‌های بینایی برای ردیابی اشیاء
• 88. مدل‌های چندوجهی برای جستجوی اطلاعات
• 89. مدل‌های چندوجهی برای تجزیه و تحلیل بازار
• 90. مدل‌های چندوجهی برای کشف دارو
• 91. مبانی داده‌کاوی در هوش مصنوعی
• 92. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 93. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 94. قوانین وابستگی
• 95. تحلیل سری‌های زمانی
• 96. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 97. مقدمه‌ای بر شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
• 98. کاربرد GNN در مدل‌های چندوجهی
• 99. چالش‌های آینده در مدل‌های چندوجهی