اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Prompts پیشرفته برای درک و تولید چندوجهی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Prompts پیشرفته برای درک و تولید چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Prompting برای تعامل با مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. اصول یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
• 3. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
• 4. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (مانند BERT)
• 5. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 6. تولید متن خلاقانه و داستانی
• 7. تولید محتوای آموزشی و علمی
• 8. تکنیک‌های خلاصه‌سازی متون
• 9. ترجمه ماشینی پیشرفته
• 10. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
• 11. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 12. مدل‌سازی موضوعی در متون
• 13. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 14. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 15. استخراج روابط معنایی بین کلمات
• 16. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 17. مبانی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 18. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 19. استفاده از مدل‌های گراف عصبی (GNN) در NLP
• 20. یادگیری تقویتی در تولید متن
• 21. تولید متن با حفظ انسجام و پیوستگی
• 22. مدیریت و ارزیابی کیفیت متن تولیدی
• 23. اخلاق در هوش مصنوعی و تولید محتوا
• 24. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در NLP
• 25. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
• 26. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در تولید تصویر
• 27. تولید تصویر از متن (Text-to-Image Synthesis)
• 28. تولید ویدئو از متن
• 29. تولید موسیقی با هوش مصنوعی
• 30. تولید کد با هوش مصنوعی
• 31. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش مجازی
• 32. طراحی دوره‌های آموزشی با رویکرد هوش مصنوعی
• 33. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های زبانی
• 34. مبانی پردازش سیگنال صوتی
• 35. شناسایی گفتار و تبدیل گفتار به متن
• 36. ترکیب گفتار و سنتز صدا
• 37. مدل‌های زبانی برای زبان‌های مختلف
• 38. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 39. کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
• 40. کاربرد هوش مصنوعی در حقوق
• 41. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد
• 42. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت
• 43. مبانی علم داده و تحلیل داده
• 44. تجسم داده‌ها و گزارش‌دهی
• 45. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 46. تحلیل خوشه‌ای و تقسیم‌بندی داده‌ها
• 47. روش‌های انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
• 48. مدیریت پایگاه داده و سیستم‌های اطلاعاتی
• 49. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای علم داده
• 50. کتابخانه‌های پایتون: NumPy, Pandas, Scikit-learn
• 51. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
• 52. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
• 53. کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل
• 54. کاربرد هوش مصنوعی در انرژی
• 55. مبانی داده‌کاوی و کشف الگوها
• 56. یادگیری بدون نظارت و با نظارت
• 57. یادگیری نیمه‌نظارتی و تقویتی
• 58. مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون
• 59. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 60. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 61. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 62. پردازش زبان طبیعی در شبکه‌های اجتماعی
• 63. تحلیل اخبار و رسانه‌ها با هوش مصنوعی
• 64. تولید محتوای خبری و تحلیلی
• 65. شناسایی اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 66. مبانی شبکه‌های عصبی گرافیکی
• 67. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 68. کاربرد GNN در کشف دارو
• 69. کاربرد GNN در سیستم‌های توصیه‌گر
• 70. مبانی یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 71. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
• 72. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
• 73. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal Models)
• 74. تولید متن و تصویر همزمان
• 75. تولید توضیحات تصویر (Image Captioning)
• 76. تولید تصویر از توضیحات متنی
• 77. تولید ویدئو از متن و تصویر
• 78. کاربرد مدل‌های چندوجهی در رباتیک
• 79. کاربرد مدل‌های چندوجهی در واقعیت مجازی
• 80. مدل‌های زبانی بزرگ سفارشی‌سازی شده
• 81. تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ برای وظایف خاص
• 82. استفاده از Prompt Engineering پیشرفته
• 83. تکنیک‌های Prompt Tuning و Parameter-Efficient Fine-Tuning
• 84. تولید پاسخ‌های خلاقانه و متنوع
• 85. تولید محتوای آموزشی تعاملی
• 86. طراحی سناریوهای آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 87. ارزیابی اثربخشی محتوای تولید شده
• 88. اخلاق تولید محتوا در سیستم‌های آموزشی
• 89. مبانی مهندسی دانش و سیستم‌های خبره
• 90. استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت دانش
• 91. مبانی شبکه‌های معنایی و هستی‌شناسی‌ها
• 92. تولید و مدیریت هستی‌شناسی‌ها با هوش مصنوعی
• 93. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت پروژه‌ها
• 94. کاربرد هوش مصنوعی در کنترل کیفیت
• 95. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها
• 96. مبانی یادگیری فعال (Active Learning)
• 97. کاربرد یادگیری فعال در جمع‌آوری داده
• 98. مبانی یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 99. کاربرد یادگیری چند وظیفه‌ای در NLP
• 100. کاربرد یادگیری چند وظیفه‌ای در بینایی ماشین