دوره درک و به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی (Vision-Language Models) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درک و به‌کارگیری مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی (Vision-Language Models)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده‌های چندوجهی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ با قابلیت‌های بصری و صوتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش داده
• 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی
• 3. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 4. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبانی
• 5. مفهوم توجه (Attention) و مکانیسم‌های آن
• 6. آموزش مدل‌های زبانی: پیش‌پردازش داده‌ها
• 7. روش‌های آموزش unsupervised و self-supervised
• 8. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای رایج
• 9. کاربردهای مدل‌های زبانی در پردازش متن
• 10. مقدمه‌ای بر داده‌های چندوجهی (Multimodal Data)
• 11. چالش‌های پردازش داده‌های چندوجهی
• 12. مفهوم ادغام (Fusion) در مدل‌های چندوجهی
• 13. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای داده‌های چندوجهی
• 14. پردازش و درک تصاویر
• 15. ویژگی‌های استخراجی از تصاویر
• 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های بینایی ماشین
• 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای دنباله‌های تصویری
• 19. پردازش و درک صدا
• 20. ویژگی‌های استخراجی از صدا
• 21. مقدمه‌ای بر پردازش گفتار
• 22. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای صدا
• 23. مدل‌های زبانی بصری (Vision-Language Models - VLMs)
• 24. مقدمه‌ای بر VLMs و معماری‌های آن‌ها
• 25. تکنیک‌های هم‌ترازی (Alignment) در VLMs
• 26. مدل‌های تولید متن از تصویر (Image Captioning)
• 27. مدل‌های پرسش و پاسخ تصویری (Visual Question Answering - VQA)
• 28. مدل‌های جستجوی تصویر با متن (Text-to-Image Retrieval)
• 29. مدل‌های زبانی صوتی (Audio-Language Models - ALMs)
• 30. مقدمه‌ای بر ALMs و معماری‌های آن‌ها
• 31. کاربردهای ALMs در پردازش صدا و متن
• 32. مدل‌های تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text)
• 33. مدل‌های درک محتوای صوتی
• 34. مدل‌های چندوجهی یکپارچه (Unified Multimodal Models)
• 35. معماری‌های یکپارچه برای متن، تصویر و صدا
• 36. چالش‌ها و فرصت‌های مدل‌های یکپارچه
• 37. آموزش مدل‌های چندوجهی: داده‌ها و روش‌ها
• 38. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های چندوجهی
• 39. ارزیابی مدل‌های چندوجهی
• 40. کاربردهای پیشرفته مدل‌های چندوجهی
• 41. تولید تصویر از متن (Text-to-Image Generation)
• 42. تولید ویدئو از متن
• 43. تولید صدا از متن (Text-to-Speech)
• 44. تولید محتوای چندوجهی خلاقانه
• 45. کاربرد در آموزش و یادگیری
• 46. کاربرد در سلامت و پزشکی
• 47. کاربرد در صنعت و کسب‌وکار
• 48. کاربرد در رباتیک و تعامل انسان و ماشین
• 49. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی چندوجهی
• 50. سوگیری (Bias) در مدل‌های چندوجهی
• 51. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 52. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 53. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
• 54. مقررات و قوانین مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 55. استانداردهای حاکمیتی در حوزه هوش مصنوعی
• 56. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
• 57. آینده هوش مصنوعی چندوجهی
• 58. روندهای تحقیقاتی جدید
• 59. چالش‌های پیش رو در توسعه مدل‌های پیشرفته
• 60. اهمیت داده‌های با کیفیت و متنوع
• 61. نقش معماری‌های جدید در ارتقاء عملکرد
• 62. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاربردهای واقعی
• 63. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 64. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مدل‌های چندوجهی
• 65. مدل‌های مولد (Generative Models) در پردازش چندوجهی
• 66. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
• 67. تحلیل احساسات در محتوای چندوجهی
• 68. تشخیص اشیاء و صحنه‌ها در تصاویر
• 69. خلاصه‌سازی متون با در نظر گرفتن تصاویر
• 70. ترجمه ماشینی بین‌زبانی با رویکرد چندوجهی
• 71. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوای چندوجهی
• 72. پردازش زبان طبیعی اسلامی
• 73. کاربرد هوش مصنوعی در علوم اسلامی
• 74. تحلیل متون دینی با رویکرد هوش مصنوعی
• 75. درک و پردازش زبان فارسی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 76. فرهنگ‌سازی و آموزش مفاهیم هوش مصنوعی
• 77. آموزش مهارت‌های مورد نیاز در حوزه هوش مصنوعی
• 78. نقش دانشگاه‌ها و مراکز پژوهشی در توسعه هوش مصنوعی
• 79. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی
• 80. اقتصاد دانش‌بنیان و هوش مصنوعی
• 81. نوآوری و کارآفرینی در حوزه هوش مصنوعی
• 82. راهبردهای ملی برای توسعه هوش مصنوعی
• 83. آینده شغلی متخصصان هوش مصنوعی
• 84. پتانسیل هوش مصنوعی در حل مسائل اجتماعی
• 85. هوش مصنوعی و جامعه مسئولیت‌پذیر
• 86. ارزیابی اثرات اجتماعی هوش مصنوعی
• 87. توسعه مدل‌های هوش مصنوعی بومی
• 88. تکنیک‌های رمزنگاری در هوش مصنوعی
• 89. امنیت سایبری و هوش مصنوعی
• 90. مقاوم‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در برابر حملات
• 91. روش‌های اعتبارسنجی و تأیید مدل‌ها
• 92. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
• 93. مدیریت پروژه در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 94. تیم‌سازی و همکاری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 95. مستندسازی فنی و علمی در حوزه هوش مصنوعی
• 96. انتشار نتایج تحقیقات و دستاوردها
• 97. توسعه ابزارها و فریم‌ورک‌های متن‌باز
• 98. اهمیت جامعه متن‌باز در پیشرفت هوش مصنوعی
• 99. پروژه‌های عملی و کاربردی در حوزه هوش مصنوعی