دوره ساخت طبقه‌بندی‌کننده‌های تصویر با استفاده از مدل‌های چندوجهی و ابزارهای پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت طبقه‌بندی‌کننده‌های تصویر با استفاده از مدل‌های چندوجهی و ابزارهای پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی تصویر
• 3. مفهوم مدل‌های چندوجهی
• 4. معرفی Microsoft Promptflow
• 5. نصب و پیکربندی Promptflow
• 6. ایجاد اولین جریان کاری (Workflow)
• 7. مجموعه داده‌های تصویری برای آموزش
• 8. پیش‌پردازش داده‌های تصویری
• 9. تکنیک‌های برچسب‌گذاری تصاویر
• 10. انواع معماری‌های یادگیری عمیق
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 12. مبانی ترنسفورمرها در بینایی ماشین
• 13. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای تصاویر
• 14. کاربرد LLMها در طبقه‌بندی تصویر
• 15. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 16. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 17. متریک‌های ارزیابی مدل طبقه‌بندی
• 18. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)
• 19. امتیاز F1 و منحنی ROC
• 20. پیاده‌سازی مدل در Promptflow
• 21. اتصال به مدل‌های هوش مصنوعی ابری
• 22. مدیریت کلیدهای API و احراز هویت
• 23. ساخت ابزارهای سفارشی در Promptflow
• 24. استفاده از ابزارهای داخلی Promptflow
• 25. پایپ‌لاین‌های داده و مدل
• 26. اجرای آزمایشی جریان کاری
• 27. اشکال‌زدایی (Debugging) جریان کاری
• 28. مدیریت نسخه‌های جریان کاری
• 29. استقرار (Deployment) مدل‌ها
• 30. ساخت API برای مدل طبقه‌بندی
• 31. مانیتورینگ عملکرد مدل مستقر
• 32. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌ها
• 33. روش‌های توضیح‌دهندگی مدل (XAI)
• 34. تکنیک‌های SHAP و LIME
• 35. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 36. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 37. کاهش سوگیری در مدل‌های تصویری
• 38. حریم خصوصی در داده‌های تصویری
• 39. اصول طراحی خانواده‌محور در الگوریتم‌ها
• 40. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 41. استانداردهای امنیت داده در ایران
• 42. مبانی اقتصاد مقاومتی در صنعت هوش مصنوعی
• 43. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع داخلی
• 44. مطالعات موردی موفق در ایران
• 45. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ایران
• 46. مسیر شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 47. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم
• 48. ابزارهای توسعه نرم‌افزار سازگار با قوانین
• 49. مدیریت پروژه در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 50. اصول مهندسی نرم‌افزار در ایران
• 51. نقش تیم در توسعه هوش مصنوعی
• 52. ارتباط مؤثر در تیم‌های فنی
• 53. مدیریت دانش در سازمان‌های دانش‌بنیان
• 54. خلاقیت و نوآوری در چارچوب شرعی
• 55. توسعه مدل‌های تشخیص اشیاء
• 56. کاربرد در سیستم‌های نظارتی امن
• 57. طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
• 58. تشخیص بیماری‌ها با هوش مصنوعی
• 59. کاربرد در کشاورزی هوشمند
• 60. مدیریت مزارع با تحلیل تصویر
• 61. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 62. کنترل کیفیت با بینایی ماشین
• 63. کاربرد در صنعت خودرو
• 64. خودروهای خودران و طبقه‌بندی محیط
• 65. طبقه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای
• 66. تحلیل داده‌های جغرافیایی
• 67. طبقه‌بندی تصاویر هنری
• 68. شناسایی سبک‌های نقاشی
• 69. طبقه‌بندی محتوای آموزشی
• 70. ارائه محتوای مناسب و سازگار
• 71. استفاده از مدل‌های متن-به-تصویر
• 72. تولید تصاویر آموزشی
• 73. مدل‌های مولد برای داده افزایی
• 74. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 75. مدیریت چرخه عمر مدل
• 76. پایش مداوم عملکرد مدل
• 77. بازآموزی (Retraining) مدل‌ها
• 78. مقایسه مدل‌های مختلف طبقه‌بندی
• 79. انتخاب بهترین مدل برای کاربرد خاص
• 80. ملاحظات حقوقی انتشار محتوای هوش مصنوعی
• 81. قوانین مالکیت معنوی در ایران
• 82. استانداردهای فنی در حوزه هوش مصنوعی
• 83. نقش هوش مصنوعی در تحقق اهداف ملی
• 84. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی
• 85. نوآوری‌های آتی در مدل‌های چندوجهی
• 86. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقاء سلامت
• 87. بهبود دسترسی به خدمات پزشکی
• 88. توسعه ابزارهای آموزشی تعاملی
• 89. یادگیری شخصی‌سازی شده با هوش مصنوعی
• 90. کاربرد در حوزه‌های فرهنگی و هنری
• 91. حفظ و اشاعه فرهنگ ایرانی
• 92. کاربرد در مدیریت بحران
• 93. پیش‌بینی و مدیریت حوادث
• 94. تحلیل داده‌های اجتماعی با هوش مصنوعی
• 95. فهم بهتر رفتار جامعه
• 96. هوش مصنوعی و توسعه پایدار
• 97. راهکارهای فناورانه برای چالش‌های زیست‌محیطی
• 98. مدل‌های پیش‌بینی اقتصادی
• 99. پشتیبانی از تصمیم‌گیری در سیاست‌گذاری
• 100. کاربرد در بهبود فرآیندهای اداری