دوره هوش مصنوعی در فهم چندوجهی: پردازش ویدئو و متن با مدل‌های زبانی بزرگ برای کاربردهای پیشرفته، جهت‌گیری‌های نوآوری و جهت‌گیری‌های پژوهشی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب هوش مصنوعی در فهم چندوجهی: پردازش ویدئو و متن با مدل‌های زبانی بزرگ برای کاربردهای پیشرفته، جهت‌گیری‌های نوآوری و جهت‌گیری‌های پژوهشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی چندوجهی
• 3. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. پردازش تصویر و بینایی ماشین
• 5. پردازش صدا
• 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 7. معماری ترنسفورمر
• 8. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 9. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 10. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 11. مبانی پردازش ویدئو
• 12. استخراج ویژگی از ویدئو
• 13. مدل‌های یادگیری عمیق برای ویدئو (CNNs, RNNs, LSTMs)
• 14. شبکه‌های کانولوشنال سه‌بعدی (3D CNNs)
• 15. شبکه‌های گراف کانولوشنال (GCNs) برای ویدئو
• 16. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention-based Models) برای ویدئو
• 17. ترکیب اطلاعات ویدئو و متن
• 18. مقدمه‌ای بر فهم چندوجهی (Multimodal Understanding)
• 19. چالش‌های ترکیب داده‌های ویدئو و متن
• 20. روش‌های هم‌ترازی (Alignment) ویدئو و متن
• 21. مدل‌های مشترک (Joint Models) برای ویدئو و متن
• 22. مدل‌های چندوجهی پیش‌آموزش‌دیده
• 23. کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی در پردازش ویدئو و متن
• 24. تولید شرح ویدئو (Video Captioning)
• 25. جستجوی ویدئو بر اساس متن
• 26. جستجوی متن بر اساس ویدئو
• 27. پاسخ به پرسش در ویدئو (Video Question Answering)
• 28. خلاصه‌سازی ویدئو (Video Summarization)
• 29. تشخیص و ردیابی اشیاء در ویدئو
• 30. تشخیص فعالیت انسان (Human Activity Recognition)
• 31. تشخیص احساسات در ویدئو
• 32. تولید ویدئو از متن
• 33. تولید متن از ویدئو
• 34. ترجمه ماشینی ویدئو (Video Machine Translation)
• 35. تحلیل محتوای ویدئو برای امنیت
• 36. تحلیل محتوای ویدئو برای رسانه‌ها
• 37. تحلیل محتوای ویدئو برای آموزش
• 38. تحلیل محتوای ویدئو برای پزشکی
• 39. تحلیل محتوای ویدئو برای خرده‌فروشی
• 40. تحلیل محتوای ویدئو برای رباتیک
• 41. تحلیل محتوای ویدئو برای بازی‌های ویدئویی
• 42. تحلیل محتوای ویدئو برای واقعیت مجازی و افزوده
• 43. جهت‌گیری‌های نوآوری در هوش مصنوعی چندوجهی
• 44. مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 45. مدل‌های مولد چندوجهی (Multimodal Generative Models)
• 46. یادگیری خودنظارتی و نیمه‌نظارتی در ویدئو و متن
• 47. یادگیری تقویتی چندوجهی (Multimodal Reinforcement Learning)
• 48. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های چندوجهی
• 49. عدالت (Fairness) و شفافیت (Transparency) در مدل‌های چندوجهی
• 50. کارایی محاسباتی مدل‌های چندوجهی
• 51. مدل‌های سبک‌وزن (Lightweight Models) برای کاربردهای موبایل
• 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 53. مدل‌های گراف دانش (Knowledge Graph) در ترکیب ویدئو و متن
• 54. استفاده از داده‌های تصویری و متنی در دنیای واقعی
• 55. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 56. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای ویدئو و متن
• 57. مدل‌های هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI) برای درک چندوجهی
• 58. مدل‌های مبتنی بر حافظه (Memory-based Models)
• 59. مدل‌های مبتنی بر توجه توزیع‌شده (Distributed Attention Models)
• 60. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ادراکی (Perceptual Learning)
• 61. مدل‌های مبتنی بر مدل‌سازی علی (Causal Modeling)
• 62. مدل‌های مبتنی بر استدلال (Reasoning Models)
• 63. مدل‌های مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-based Models)
• 64. مدل‌های هوش مصنوعی شناختی (Cognitive AI Models)
• 65. مدل‌های هوش مصنوعی ادراکی-عملی (Perception-Action AI Models)
• 66. مدل‌های هوش مصنوعی احساسی (Affective AI Models)
• 67. مدل‌های هوش مصنوعی خلاق (Creative AI Models)
• 68. مدل‌های هوش مصنوعی تعاملی (Interactive AI Models)
• 69. مدل‌های هوش مصنوعی اجتماعی (Social AI Models)
• 70. مدل‌های هوش مصنوعی اخلاقی (Ethical AI Models)
• 71. مدل‌های هوش مصنوعی پایدار (Sustainable AI Models)
• 72. جهت‌گیری‌های پژوهشی در هوش مصنوعی چندوجهی
• 73. توسعه معماری‌های جدید برای LLMs چندوجهی
• 74. بهبود روش‌های هم‌ترازی و ترکیب اطلاعات
• 75. کاوش در انواع جدیدی از داده‌های چندوجهی
• 76. توسعه معیارهای ارزیابی جامع برای فهم چندوجهی
• 77. تحقیق در مورد چالش‌های تعمیم‌پذیری (Generalization)
• 78. تحقیق در مورد مقاومت (Robustness) مدل‌ها در برابر نویز و تغییرات
• 79. تحقیق در مورد یادگیری مداوم (Continual Learning) برای مدل‌های چندوجهی
• 80. تحقیق در مورد یادگیری سریع (Few-shot Learning) و یادگیری صفر-شات (Zero-shot Learning)
• 81. تحقیق در مورد ادغام دانش خارجی (External Knowledge)
• 82. تحقیق در مورد مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Modeling)
• 83. تحقیق در مورد تعامل انسان و هوش مصنوعی چندوجهی
• 84. تحقیق در مورد مقیاس‌پذیری (Scalability) مدل‌ها
• 85. تحقیق در مورد امنیت و حریم خصوصی در مدل‌های چندوجهی
• 86. تحقیق در مورد کاربردهای نوظهور هوش مصنوعی چندوجهی
• 87. تحقیق در مورد تاثیرات اجتماعی و اخلاقی هوش مصنوعی چندوجهی
• 88. تحقیق در مورد توسعه ابزارها و چارچوب‌های (Frameworks) جدید
• 89. تحقیق در مورد مدل‌سازی تعاملات زمانی (Temporal Dynamics) در ویدئو
• 90. تحقیق در مورد مدل‌سازی روابط فضایی (Spatial Relationships) در ویدئو
• 91. تحقیق در مورد مدل‌سازی روابط بین اشیاء و افراد
• 92. تحقیق در مورد مدل‌سازی زبان بدن و حرکات
• 93. تحقیق در مورد مدل‌سازی تعابیر چهره و احساسات
• 94. تحقیق در مورد مدل‌سازی گفتار و لحن صدا
• 95. تحقیق در مورد مدل‌سازی هم‌زمانی (Co-occurrence) بین عناصر چندوجهی
• 96. تحقیق در مورد مدل‌سازی وابستگی‌های (Dependencies) بین اطلاعات چندوجهی
• 97. تحقیق در مورد تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 98. تحقیق در مورد روش‌های بصری‌سازی (Visualization) برای درک مدل‌ها
• 99. تحقیق در مورد کاربرد هوش مصنوعی چندوجهی در تشخیص پزشکی
• 100. تحقیق در مورد کاربرد هوش مصنوعی چندوجهی در آموزش شخصی‌سازی‌شده