دوره راهنمای جامع پردازش همزمان متن و ویدئو با مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پردازش همزمان متن و ویدئو با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش همزمان متن و ویدئو
• 2. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 4. آموزش و تنظیم دقیق LLMs
• 5. ارزیابی عملکرد LLMs
• 6. پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفته
• 7. مفاهیم کلیدی در پردازش ویدئو
• 8. استخراج ویژگی از ویدئو
• 9. شناسایی اشیاء در ویدئو
• 10. ردیابی اشیاء در ویدئو
• 11. تحلیل صحنه در ویدئو
• 12. تشخیص رویداد در ویدئو
• 13. تکنیک‌های همگام‌سازی متن و ویدئو
• 14. مدل‌های مولتی‌مدال برای متن و ویدئو
• 15. معماری‌های ترنسفورمر برای مولتی‌مدال
• 16. تکنیک‌های توجه (Attention) در مدل‌های مولتی‌مدال
• 17. مدل‌های تولید متن از ویدئو (Video Captioning)
• 18. مدل‌های تولید ویدئو از متن (Text-to-Video Generation)
• 19. مدل‌های پاسخ به پرسش روی ویدئو (Video Question Answering)
• 20. خلاصه‌سازی ویدئو با استفاده از متن
• 21. جستجوی ویدئو با پرسش‌های متنی
• 22. تحلیل احساسات در ویدئو با استفاده از متن
• 23. تشخیص گفتار در ویدئو
• 24. همگام‌سازی گفتار و متن در ویدئو
• 25. مدل‌های زبانی برای تحلیل محتوای ویدئو
• 26. کاربرد LLMs در پردازش همزمان متن و ویدئو
• 27. استفاده از LLMs برای بهبود استخراج ویژگی ویدئو
• 28. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف مولتی‌مدال
• 29. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی و ویدئویی
• 30. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ مولتی‌مدال
• 31. مهندسی ویژگی برای مدل‌های مولتی‌مدال
• 32. معرفی چارچوب‌های پردازش مولتی‌مدال (مانند PyTorch, TensorFlow)
• 33. پیاده‌سازی مدل‌های مولتی‌مدال
• 34. مراحل آموزش مدل‌های مولتی‌مدال
• 35. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 36. بهینه‌سازی مدل‌های مولتی‌مدال
• 37. تکنیک‌های کاهش ابعاد در داده‌های مولتی‌مدال
• 38. استفاده از تکنیک‌های Regularization
• 39. روش‌های جلوگیری از Overfitting
• 40. مدل‌های تولید متن با در نظر گرفتن محتوای ویدئو
• 41. تولید توضیحات دقیق برای ویدئو
• 42. تولید سناریو برای ویدئو بر اساس متن
• 43. مدل‌های تعاملی متن و ویدئو
• 44. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن و ویدئو
• 45. تحلیل محتوای ویدئو برای اهداف آموزشی
• 46. کاربرد در صنعت رسانه و سرگرمی
• 47. کاربرد در سیستم‌های نظارتی هوشمند
• 48. کاربرد در رباتیک و تعامل انسان و ماشین
• 49. کاربرد در پزشکی و سلامت (تحلیل تصاویر پزشکی و گزارشات)
• 50. کاربرد در آموزش مجازی و یادگیری الکترونیکی
• 51. چالش‌های پردازش همزمان متن و ویدئو
• 52. محدودیت‌های مدل‌های فعلی LLM
• 53. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در داده‌های مولتی‌مدال
• 54. استانداردهای داده و قابلیت تکرارپذیری
• 55. بررسی مدل‌های پیشرفته مولتی‌مدال
• 56. مدل‌های End-to-End برای پردازش متن و ویدئو
• 57. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در حوزه مولتی‌مدال
• 58. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای وظایف مولتی‌مدال
• 59. استفاده از دانش گراف (Knowledge Graphs) در مدل‌های مولتی‌مدال
• 60. مدل‌های تولید ویدئو واقع‌گرایانه
• 61. تکنیک‌های تولید محتوای ویدئویی خلاقانه
• 62. پردازش ویدئو در زمان واقعی (Real-time Video Processing)
• 63. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا روی دستگاه‌های محدود
• 64. پردازش ویدئو در لبه (Edge Computing)
• 65. مدیریت و سازماندهی محتوای ویدئویی حجیم
• 66. جستجوی معنایی در پایگاه داده‌های ویدئویی
• 67. تحلیل الگوهای رفتاری در ویدئو
• 68. کاربرد در تشخیص ناهنجاری در ویدئو
• 69. تکنیک‌های تولید متن برای ویدئوهای آموزشی
• 70. مدل‌های مولتی‌مدال برای درک زبان طبیعی (NLU) در ویدئو
• 71. استفاده از LLMs برای تولید زیرنویس خودکار
• 72. پردازش ویدئوهای ورزشی با استفاده از LLMs
• 73. تحلیل محتوای ویدئوهای خبری
• 74. مدل‌های مولتی‌مدال برای تحلیل فیلم و سریال
• 75. کاربرد در بازی‌های کامپیوتری و واقعیت مجازی
• 76. توسعه ابزارهای نوین برای تولید محتوای ویدئویی
• 77. آموزش مدل‌های مولتی‌مدال با داده‌های کم
• 78. روش‌های Augmentation برای داده‌های مولتی‌مدال
• 79. ارزیابی عادلانه و بدون سوگیری مدل‌های مولتی‌مدال
• 80. مطالعه موردی: کاربرد در سیستم‌های آموزشی هوشمند
• 81. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فرآیندهای تولید محتوا
• 82. مطالعه موردی: تحلیل رفتار کاربران در پلتفرم‌های ویدئویی
• 83. آینده پژوهی در حوزه پردازش همزمان متن و ویدئو
• 84. پیش‌بینی روندها و نوآوری‌های آتی
• 85. توسعه مدل‌های مولتی‌مدال قابل تفسیر (Explainable AI)
• 86. مدل‌های مولتی‌مدال با قابلیت یادگیری مستمر (Continual Learning)
• 87. چالش‌های امنیتی در مدل‌های مولتی‌مدال
• 88. ملاحظات حقوقی و مالکیت معنوی در محتوای مولتی‌مدال
• 89. اهمیت چارچوب‌های اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی مولتی‌مدال
• 90. نقش LLMs در دموکراتیزه کردن تولید محتوای ویدئویی
• 91. مبانی حقوقی و چارچوب‌های قانونی در تولید و انتشار محتوا
• 92. مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 93. اصول اخلاقی در تولید محتوای آموزشی
• 94. راهنمای عملی برای انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 95. نکات کلیدی در طراحی محتوای آموزشی سازگار
• 96. ارتباط با نهادهای ناظر و دریافت مجوزهای لازم
• 97. تعهد به حفظ ارزش‌های اسلامی و انقلابی در محتوا