فلش‌کارت‌های آموزشی تکنیک‌های پیشرفته در پردازش ویدئو و متن با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تکنیک‌های پیشرفته در پردازش ویدئو و متن با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. معماری‌های کلیدی LLMs (ترنسفورمر، GPT، BERT)
• 3. تکامل LLMs برای پردازش چندوجهی
• 4. اصول پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ویدئو
• 5. اصول پردازش تصویر و ویدئو برای LLMs
• 6. چالش‌های پردازش همزمان ویدئو و متن
• 7. مفاهیم اساسی در نمایش متن برای LLMs
• 8. مفاهیم اساسی در نمایش ویدئو برای LLMs
• 9. کاربرد LLMs در درک ویدئو
• 10. کاربرد LLMs در تولید متن برای ویدئو
• 11. کاربرد LLMs در جستجوی ویدئو مبتنی بر متن
• 12. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی ویدئو
• 13. کاربرد LLMs در تولید زیرنویس برای ویدئو
• 14. کاربرد LLMs در برچسب‌گذاری ویدئو
• 15. کاربرد LLMs در تشخیص اشیاء در ویدئو با کمک متن
• 16. کاربرد LLMs در ردیابی اشیاء در ویدئو با کمک متن
• 17. کاربرد LLMs در درک صحنه ویدئو
• 18. کاربرد LLMs در تحلیل احساسات در ویدئو
• 19. کاربرد LLMs در تولید توضیحات متنی برای ویدئو
• 20. کاربرد LLMs در پاسخ به سوالات در مورد ویدئو (Video QA)
• 21. کاربرد LLMs در درک داستان ویدئو
• 22. کاربرد LLMs در خلاصه‌سازی مکالمات ویدئویی
• 23. کاربرد LLMs در تولید دیالوگ برای ویدئو
• 24. کاربرد LLMs در ویرایش ویدئو مبتنی بر دستورات متنی
• 25. کاربرد LLMs در تولید انیمیشن با استفاده از متن
• 26. کاربرد LLMs در تولید ویدئو از متن (Text-to-Video Generation)
• 27. روش‌های پیش پردازش ویدئو برای LLMs
• 28. روش‌های پیش پردازش متن برای LLMs
• 29. استخراج ویژگی‌های ویدئو برای LLMs
• 30. استخراج ویژگی‌های متن برای LLMs
• 31. مدل‌های پیش آموزش دیده برای پردازش ویدئو
• 32. مدل‌های پیش آموزش دیده برای پردازش متن
• 33. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف ویدئویی
• 34. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی ویدئو
• 35. تنظیم دقیق برای تولید زیرنویس
• 36. تنظیم دقیق برای Video QA
• 37. تنظیم دقیق برای Text-to-Video Generation
• 38. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پردازش ویدئو و متن
• 39. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) برای ویدئو و متن
• 40. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) برای داده‌های ویدئو و متن
• 41. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning) برای ویدئو و متن
• 42. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در پردازش ویدئو و متن
• 43. معماری‌های ترکیبی (Hybrid Architectures) برای ویدئو و متن
• 44. ادغام مدل‌های بینایی کامپیوتر و LLMs
• 45. مدل‌های ترنسفورمر چندوجهی (Multimodal Transformers)
• 46. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention-based Models) برای ویدئو و متن
• 47. مکانیزم‌های توجه متقابل (Cross-modal Attention)
• 48. توجه مکانی-زمانی (Spatio-temporal Attention)
• 49. توجه بین‌وجهی (Cross-modal Attention)
• 50. توجه خودی (Self-Attention) در داده‌های ویدئویی
• 51. توجه خودی در داده‌های متنی
• 52. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای استخراج ویژگی‌های ویدئو
• 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM برای پردازش توالی ویدئو
• 54. شبکه‌های عصبی کانولوشنی سه‌بعدی (3D CNNs)
• 55. شبکه‌های عصبی کانولوشنی متحرک (Dynamic CNNs)
• 56. مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Models) برای درک روابط در ویدئو
• 57. مدل‌های مبتنی بر گراف برای روابط بین اشیاء در ویدئو
• 58. مدل‌های مبتنی بر گراف برای روابط بین متن و ویدئو
• 59. مدل‌های مبتنی بر گراف برای روابط بین صحنه‌ها در ویدئو
• 60. استفاده از Embeddings برای نمایش ویدئو و متن
• 61. Embeddings ویدئویی (Video Embeddings)
• 62. Embeddings متنی (Text Embeddings)
• 63. Embeddings چندوجهی (Multimodal Embeddings)
• 64. یادگیری Embeddings مشترک (Joint Embedding Learning)
• 65. روش‌های تولید Embeddings ویدئویی با LLMs
• 66. روش‌های تولید Embeddings متنی با LLMs
• 67. ارزیابی مدل‌های پردازش ویدئو و متن
• 68. معیارهای ارزیابی برای خلاصه‌سازی ویدئو
• 69. معیارهای ارزیابی برای تولید زیرنویس
• 70. معیارهای ارزیابی برای Video QA
• 71. معیارهای ارزیابی برای Text-to-Video Generation
• 72. مجموعه داده‌های استاندارد برای پردازش ویدئو و متن
• 73. چالش‌های مربوط به حجم داده‌ها و منابع محاسباتی
• 74. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کارایی و سرعت
• 75. روش‌های کوانتیزاسیون (Quantization) و هرس (Pruning) مدل‌ها
• 76. تکنیک‌های استنتاج سریع (Fast Inference)
• 77. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
• 78. مدیریت و سازماندهی داده‌های ویدئو و متن
• 79. مقیاس‌پذیری معماری‌های LLM برای پردازش ویدئو
• 80. بهبود درک زمینه (Context Understanding) در ویدئو
• 81. بهبود درک روابط سببی (Causal Relationships) در ویدئو
• 82. بهبود درک رویدادها (Event Understanding) در ویدئو
• 83. بهبود درک اهداف (Intent Understanding) در ویدئو
• 84. بهبود درک تعاملات (Interaction Understanding) در ویدئو
• 85. تکنیک‌های تولید متن با کیفیت بالا برای ویدئو
• 86. تکنیک‌های تولید متن خلاقانه (Creative Text Generation)
• 87. تولید توضیحات داستانی برای ویدئو
• 88. تولید اشعار و موسیقی برای ویدئو
• 89. تولید اسکریپت برای ویدئو
• 90. تولید محتوای تعاملی مبتنی بر ویدئو
• 91. کاربردهای پیشرفته در واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR)
• 92. کاربردها در صنعت فیلم‌سازی و تولید محتوا
• 93. کاربردها در نظارت و امنیت ویدئویی
• 94. کاربردها در آموزش و یادگیری الکترونیکی
• 95. کاربردها در پزشکی و سلامت
• 96. کاربردها در رباتیک و سیستم‌های خودران
• 97. کاربردها در تحلیل بازار و بازاریابی
• 98. کاربردها در ورزش و تحلیل عملکرد
• 99. کاربردها در رسانه‌های اجتماعی و تولید محتوای کاربر
• 100. کاربردها در حقوق و تحقیقات جنایی