اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آشنایی با هوش مصنوعی مولد: مفاهیم و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با هوش مصنوعی مولد: مفاهیم و کاربردها

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 2. تعریف هوش مصنوعی مولد
• 3. تاریخچه هوش مصنوعی مولد
• 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 5. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 6. کاربردهای GANs
• 7. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 8. معماری ترنسفورمر
• 9. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ
• 11. تولید متن با LLMs
• 12. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 13. ترجمه ماشینی با LLMs
• 14. پاسخ به پرسش با LLMs
• 15. تولید کد با LLMs
• 16. مدل‌های انتشاری (Diffusion Models)
• 17. نحوه عملکرد مدل‌های انتشاری
• 18. کاربردهای مدل‌های انتشاری
• 19. مدل‌های مبتنی بر گراف (GNNs)
• 20. کاربردهای GNNs در هوش مصنوعی مولد
• 21. تولید تصویر
• 22. تولید صدا
• 23. تولید ویدئو
• 24. تولید موسیقی
• 25. تولید کد
• 26. تولید داده‌های مصنوعی
• 27. مبانی یادگیری ماشین
• 28. یادگیری نظارت شده
• 29. یادگیری نظارت نشده
• 30. یادگیری تقویتی
• 31. یادگیری عمیق
• 32. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 35. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 36. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 37. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. توکن‌سازی
• 39. ریشه‌یابی
• 40. برچسب‌گذاری اجزای کلام
• 41. تجزیه و تحلیل وابستگی
• 42. بردار کلمات (Word Embeddings)
• 43. Word2Vec
• 44. GloVe
• 45. FastText
• 46. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 47. مدل‌های زبانی آماری
• 48. مدل‌های زبانی عصبی
• 49. مدل‌های ترنسفورمر برای NLP
• 50. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
• 51. پردازش تصویر
• 52. شناسایی اشیاء
• 53. تقسیم‌بندی تصویر
• 54. تشخیص چهره
• 55. تولید تصویر با CNNs
• 56. تولید تصویر با GANs
• 57. تولید تصویر با Diffusion Models
• 58. مبانی پردازش صدا
• 59. تشخیص گفتار
• 60. تولید گفتار
• 61. پردازش سیگنال صوتی
• 62. تشخیص احساسات از صدا
• 63. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
• 64. تولید موسیقی با RNNs
• 65. تولید موسیقی با GANs
• 66. تولید موسیقی با ترنسفورمرها
• 67. مبانی یادگیری تقویتی
• 68. عناصر یادگیری تقویتی
• 69. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 70. کاربردهای یادگیری تقویتی
• 71. اخلاق در هوش مصنوعی مولد
• 72. سوگیری در هوش مصنوعی مولد
• 73. شفافیت در هوش مصنوعی مولد
• 74. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مولد
• 75. امنیت در هوش مصنوعی مولد
• 76. حریم خصوصی در هوش مصنوعی مولد
• 77. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنعت
• 78. هوش مصنوعی مولد در سلامت
• 79. هوش مصنوعی مولد در آموزش
• 80. هوش مصنوعی مولد در امور مالی
• 81. هوش مصنوعی مولد در بازاریابی
• 82. هوش مصنوعی مولد در هنر و طراحی
• 83. هوش مصنوعی مولد در توسعه نرم‌افزار
• 84. ملاحظات فنی برای پیاده‌سازی
• 85. منابع محاسباتی
• 86. ابزارها و فریم‌ورک‌ها
• 87. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 88. معیارهای ارزیابی تولید متن
• 89. معیارهای ارزیابی تولید تصویر
• 90. معیارهای ارزیابی تولید صدا
• 91. آینده هوش مصنوعی مولد
• 92. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
• 93. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی مولد
• 94. هوش مصنوعی مولد و خلاقیت انسانی
• 95. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر جامعه
• 96. مروری بر چارچوب‌های قانونی و شرعی هوش مصنوعی مولد در ایران
• 97. اصول اخلاقی در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی مولد
• 98. کاربرد هوش مصنوعی مولد در علوم اسلامی
• 99. مدل‌سازی زبان فارسی با هوش مصنوعی مولد
• 100. تولید محتوای آموزشی سازگار با فرهنگ ایرانی