دوره پردازش ویدئو و متن: راهنمای جامع برای متخصصان، پژوهشگران و نوآوران همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش ویدئو و متن: راهنمای جامع برای متخصصان، پژوهشگران و نوآوران

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش ویدئو و متن
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. ساختار داده‌ها و الگوریتم‌های اساسی
• 4. مفاهیم اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 5. مبانی پردازش تصویر و ویدئو
• 6. ابزارها و کتابخانه‌های رایج (Python, TensorFlow, PyTorch)
• 7. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 8. مروری بر مفاهیم ریاضی در یادگیری ماشین
• 9. جبر خطی برای پردازش داده
• 10. حساب دیفرانسیل و انتگرال برای بهینه‌سازی
• 11. آمار و احتمال در یادگیری ماشین
• 12. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 13. توکن‌سازی و حذف کلمات پرتکرار
• 14. ریشه‌یابی و حذف پسوندها (Stemming & Lemmatization)
• 15. تبدیل متن به بردار (Vectorization)
• 16. روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
• 17. مدل‌های زبانی آماری
• 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 19. نورون‌های مصنوعی و لایه‌ها
• 20. شبکه‌های عصبی پیشخور (Feedforward Networks)
• 21. توابع فعال‌سازی
• 22. قانون پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 23. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 24. گرادیان کاهشی و انواع آن
• 25. تنظیم نرخ یادگیری
• 26. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 28. مفاهیم لایه‌های کانولوشن و Pooling
• 29. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 31. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM & GRU)
• 32. کاربرد RNN در پردازش متن
• 33. پردازش ویدئو: استخراج ویژگی
• 34. تحلیل حرکت و تشخیص اشیاء در ویدئو
• 35. طبقه‌بندی ویدئو
• 36. شناسایی و ردیابی چهره در ویدئو
• 37. مفاهیم پیشرفته NLP
• 38. مدل‌های Embedding کلمه (Word Embeddings)
• 39. Word2Vec و GloVe
• 40. ترنسفورمرها و مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention)
• 41. BERT و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 42. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 43. خلاصه‌سازی متن
• 44. ترجمه ماشینی
• 45. تحلیل احساسات و نظرات
• 46. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 47. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 48. پردازش ویدئو پیشرفته
• 49. تشخیص و تولید زیرنویس ویدئو
• 50. تحلیل محتوای ویدئو برای جستجو
• 51. تولید ویدئو از متن
• 52. واقعیت افزوده و مجازی در پردازش ویدئو
• 53. تشخیص و تحلیل فعالیت انسان در ویدئو
• 54. یادگیری تقویتی در پردازش ویدئو
• 55. پردازش ویدئو در زمان واقعی (Real-time)
• 56. کاربردها در صنعت و تحقیقات
• 57. کاربردها در امنیت و نظارت
• 58. کاربردها در رسانه و سرگرمی
• 59. کاربردها در پزشکی و سلامت
• 60. کاربردها در آموزش و یادگیری
• 61. کاربردها در رباتیک و اتوماسیون
• 62. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
• 63. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 64. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs)
• 65. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 66. یادگیری خودنظارت (Self-supervised Learning)
• 67. یادگیری نیمه‌نظارت (Semi-supervised Learning)
• 68. کاهش ابعاد و نمایش داده
• 69. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 70. توزیع همسایگی تصادفی (t-SNE)
• 71. پردازش ویدئو و متن در مقیاس بزرگ
• 72. سیستم‌های توزیع‌شده برای پردازش داده
• 73. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 74. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
• 75. ارزیابی مدل‌ها و معیارهای سنجش
• 76. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 77. متریک‌های ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 78. متریک‌های ارزیابی برای رگرسیون
• 79. متریک‌های ارزیابی برای NLP
• 80. متریک‌های ارزیابی برای پردازش ویدئو
• 81. اخلاق در هوش مصنوعی و پردازش داده
• 82. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 83. مسائل حریم خصوصی و امنیت داده
• 84. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 85. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
• 86. مباحث پیشرفته و روندهای آینده
• 87. پردازش چندوجهی (Multimodal Processing)
• 88. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 89. پردازش ویدئو و متن در لبه (Edge Computing)
• 90. هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 91. آینده پردازش ویدئو و متن
• 92. طراحی و اجرای پروژه‌های عملی
• 93. مراحل تعریف مسئله و جمع‌آوری داده
• 94. انتخاب مدل و معماری مناسب
• 95. آموزش، تنظیم و ارزیابی مدل
• 96. استقرار و نگهداری مدل در محیط عملی
• 97. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع اشکال
• 98. ارائه نتایج و مستندسازی پروژه