فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل ویدئو: از تئوری تا عمل

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل ویدئو: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. مقدمه بر تحلیل ویدئو
• 3. ارتباط بین LLMs و تحلیل ویدئو
• 4. چالش‌های تحلیل ویدئو سنتی
• 5. فرصت‌های جدید با LLMs در تحلیل ویدئو
• 6. معماری‌های پایه‌ای LLMs
• 7. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
• 8. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 9. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در LLMs
• 10. انواع LLMs (مانند GPT، BERT، T5)
• 11. کاربردهای LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 12. مبانی ویدئو: فریم‌ها، دنباله‌ها، و استریم‌ها
• 13. نمایش‌های بصری ویدئو (Visual Representations)
• 14. استخراج ویژگی‌های بصری (Visual Feature Extraction)
• 15. مدل‌های یادگیری عمیق برای بینایی ماشین (Deep Learning for Computer Vision)
• 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM
• 18. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر برای بینایی (Vision Transformers - ViT)
• 19. تلفیق نمایش‌های بصری و زبانی
• 20. چالش‌های تلفیق مودال‌ها (Multimodal Fusion)
• 21. معماری‌های تلفیقی (Fusion Architectures)
• 22. روش‌های هم‌ترازی بین مودال‌ها (Cross-modal Alignment)
• 23. یادگیری نمایش‌های مشترک (Joint Representation Learning)
• 24. یادگیری نمایش‌های چندوجهی (Multimodal Representation Learning)
• 25. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: شرح‌نویسی ویدئو (Video Captioning)
• 26. تولید شرح‌های دقیق و توصیفی
• 27. تولید شرح‌های خلاقانه و داستانی
• 28. ارزیابی کیفیت شرح‌نویسی ویدئو
• 29. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: پاسخ به سوالات ویدئویی (Video Question Answering - VideoQA)
• 30. درک پرسش‌های مرتبط با محتوای ویدئو
• 31. استخراج اطلاعات مرتبط از ویدئو برای پاسخگویی
• 32. چالش‌های VideoQA
• 33. معماری‌های VideoQA مبتنی بر LLMs
• 34. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: خلاصه‌سازی ویدئو (Video Summarization)
• 35. تولید خلاصه‌های بصری و متنی
• 36. خلاصه‌سازی بر اساس رویدادها و موضوعات کلیدی
• 37. ارزیابی خلاصه‌سازی ویدئو
• 38. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: تشخیص و ردیابی اشیاء (Object Detection and Tracking)
• 39. بهبود دقت و کارایی تشخیص اشیاء
• 40. ردیابی اشیاء در طول زمان
• 41. استفاده از LLMs برای درک زمینه اشیاء
• 42. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: تشخیص رویداد (Event Detection)
• 43. شناسایی و دسته‌بندی رویدادهای خاص در ویدئو
• 44. استفاده از LLMs برای درک رویدادهای پیچیده
• 45. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: جستجوی ویدئو (Video Search)
• 46. جستجوی معنایی در میان مجموعه بزرگی از ویدئوها
• 47. جستجو بر اساس توصیفات زبانی
• 48. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: خلاصه‌سازی مکالمات ویدئویی (Video Dialogue Summarization)
• 49. خلاصه‌سازی بحث‌ها و گفتگوها در ویدئوها
• 50. شناسایی نکات کلیدی و تصمیمات گرفته شده
• 51. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: تعامل با ویدئو (Video Interaction)
• 52. ایجاد رابط‌های کاربری مبتنی بر زبان برای تعامل با ویدئو
• 53. کنترل پخش و جستجو با دستورات صوتی
• 54. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: تولید ویدئو (Video Generation)
• 55. تولید ویدئوهای کوتاه بر اساس توضیحات متنی
• 56. تولید انیمیشن‌های ساده
• 57. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: خلاصه‌سازی و استخراج اطلاعات از ویدئوهای آموزشی
• 58. شناسایی مفاهیم کلیدی در ویدئوهای درسی
• 59. تولید پرسش و پاسخ از محتوای ویدئو
• 60. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: تحلیل احساسات در ویدئو (Video Sentiment Analysis)
• 61. شناسایی احساسات شخصیت‌ها و کلیت ویدئو
• 62. استفاده از زبان بدن و لحن صدا
• 63. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: تشخیص اقدامات (Action Recognition)
• 64. شناسایی و دسته‌بندی اعمال انسانی در ویدئو
• 65. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: خلاصه‌سازی و تحلیل محتوای رسانه‌های اجتماعی
• 66. تحلیل ویدئوهای کوتاه و پرطرفدار
• 67. شناسایی ترندها و موضوعات داغ
• 68. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: امنیت و نظارت (Security and Surveillance)
• 69. تشخیص رفتارهای مشکوک
• 70. تحلیل صحنه‌های جرم
• 71. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: پزشکی و سلامت
• 72. تحلیل ویدئوهای جراحی
• 73. تشخیص بیماری‌ها از طریق ویدئو
• 74. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: رباتیک و تعامل انسان و ربات
• 75. درک محیط ویدئویی برای ربات‌ها
• 76. هدایت ربات‌ها با دستورات زبانی
• 77. کاربردهای LLMs در تحلیل ویدئو: آموزش و شبیه‌سازی
• 78. ایجاد سناریوهای آموزشی واقع‌گرایانه
• 79. ارزیابی عملکرد در شبیه‌سازی‌ها
• 80. داده‌های مورد نیاز برای آموزش LLMs در تحلیل ویدئو
• 81. مجموعه‌داده‌های ویدئویی متنی (Video-Text Datasets)
• 82. برچسب‌گذاری داده‌های ویدئویی
• 83. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 84. روش‌های آموزش LLMs برای وظایف تحلیل ویدئو
• 85. آموزش از ابتدا (Training from Scratch)
• 86. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 87. آموزش با دستور (Prompt-based Learning)
• 88. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 89. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تحلیل ویدئو
• 90. بهینه‌سازی LLMs برای وظایف خاص تحلیل ویدئو
• 91. معیارهای ارزیابی در تحلیل ویدئو (مانند BLEU، METEOR، CIDEr)
• 92. چالش‌های ارزیابی LLMs در تحلیل ویدئو
• 93. مقیاس‌پذیری و کارایی مدل‌ها
• 94. نیاز به منابع محاسباتی بالا
• 95. مصرف انرژی و تأثیرات زیست‌محیطی
• 96. ملاحظات اخلاقی و سوگیری (Bias) در LLMs
• 97. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 98. شفافیت و تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌ها
• 99. آینده LLMs در تحلیل ویدئو
• 100. توسعه معماری‌های جدید