دوره تحلیل ویدئو و متن: رویکردهای نوین در هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل ویدئو و متن: رویکردهای نوین در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل ویدئو و متن در هوش مصنوعی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. ساختارهای داده در تحلیل متن
• 4. الگوریتم‌های کلیدی پردازش زبان طبیعی
• 5. مدل‌های زبانی آماری
• 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در پردازش متن
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 10. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 13. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 14. مبانی تحلیل ویدئو
• 15. پردازش تصویر دیجیتال
• 16. استخراج ویژگی از تصاویر
• 17. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 18. ردیابی اشیاء در ویدئو
• 19. تقسیم‌بندی معنایی تصاویر
• 20. مبانی بینایی ماشین
• 21. یادگیری عمیق در بینایی ماشین
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای ویدئو
• 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل توالی ویدئو
• 24. مدل‌های سه‌بعدی CNN
• 25. ترکیب مدل‌های CNN و RNN
• 26. تحلیل فریم به فریم ویدئو
• 27. تحلیل حرکات و اکشن‌ها در ویدئو
• 28. تشخیص احساسات از چهره در ویدئو
• 29. تولید زیرنویس برای ویدئو
• 30. خلاصه‌سازی ویدئو
• 31. پرسش و پاسخ بر روی ویدئو
• 32. مبانی یادگیری تقویتی
• 33. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 34. کاربرد DRL در تحلیل ویدئو
• 35. استخراج اطلاعات از متن و ویدئو
• 36. همگام‌سازی متن و ویدئو
• 37. جستجوی ویدئو مبتنی بر محتوا
• 38. تشخیص محتوای نامناسب در ویدئو
• 39. طبقه‌بندی ویدئو
• 40. تشخیص و تحلیل گفتار در ویدئو
• 41. تولید متن توضیحی برای ویدئو
• 42. تحلیل احساسات در ویدئو و متن
• 43. مدیریت و سازماندهی داده‌های ویدئویی
• 44. کاربرد تحلیل ویدئو و متن در آموزش
• 45. کاربرد تحلیل ویدئو و متن در رسانه
• 46. کاربرد تحلیل ویدئو و متن در نظارت امنیتی
• 47. کاربرد تحلیل ویدئو و متن در پزشکی
• 48. کاربرد تحلیل ویدئو و متن در بازاریابی
• 49. کاربرد تحلیل ویدئو و متن در صنعت
• 50. اخلاق در هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 51. حریم خصوصی در تحلیل داده‌های ویدئویی و متنی
• 52. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 53. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 54. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در تحلیل داده
• 55. طراحی سیستم‌های تحلیل ویدئو و متن
• 56. ارزیابی عملکرد مدل‌های تحلیل ویدئو و متن
• 57. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای تحلیل
• 58. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 59. توکن‌سازی و ریشه‌یابی کلمات
• 60. حذف کلمات ایست (Stop Words)
• 61. نمایش برداری متن (Word Embeddings)
• 62. Word2Vec و GloVe
• 63. FastText
• 64. نمایش برداری جملات و اسناد
• 65. پیش‌پردازش داده‌های ویدئویی
• 66. استخراج فریم از ویدئو
• 67. تغییر اندازه و نرمال‌سازی فریم‌ها
• 68. افزایش داده (Data Augmentation) برای ویدئو
• 69. روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل ویدئو
• 70. استخراج ویژگی‌های زمانی
• 71. نمایش زمانی رویدادها
• 72. مدل‌سازی ساختار ویدئو
• 73. تحلیل توالی فریم‌ها
• 74. یادگیری نمایش‌های ویدئویی
• 75. پردازش ویدئوهای با کیفیت پایین
• 76. فشرده‌سازی و استخراج اطلاعات ویدئویی
• 77. مدل‌های تولید متن توضیحی (Image Captioning)
• 78. مدل‌های تولید ویدئو از متن
• 79. مدل‌های خلاصه‌سازی ویدئو با تمرکز بر محتوا
• 80. تحلیل تعاملی ویدئو و متن
• 81. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر ویدئو و متن
• 82. کاربرد یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 83. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 84. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 85. ملاحظات مربوط به داده‌های حجیم (Big Data)
• 86. معماری سیستم‌های تحلیل ویدئو و متن
• 87. استفاده از پلتفرم‌های ابری
• 88. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
• 89. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 90. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 91. آینده‌پژوهی در تحلیل ویدئو و متن