فلش‌کارت‌های آموزشی فهم معنایی ویدئو با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای جامع پژوهشی، کاربردی و توسعه‌ای

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب فهم معنایی ویدئو با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای جامع پژوهشی، کاربردی و توسعه‌ای

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه و چشم‌انداز
• 2. تعریف فهم معنایی ویدئو
• 3. اهمیت فهم معنایی ویدئو
• 4. کاربردهای فهم معنایی ویدئو
• 5. چالش‌های فهم معنایی ویدئو
• 6. تاریخچه تحقیقات فهم معنایی ویدئو
• 7. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 8. معماری‌های LLMs (ترنسفورمر، GPT، BERT و ...)
• 9. قابلیت‌های LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 10. محدودیت‌های LLMs
• 11. مروری بر هوش مصنوعی در بینایی ماشین
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM
• 14. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در بینایی ماشین
• 15. یادگیری عمیق و فهم معنایی ویدئو
• 16. مفاهیم پایه یادگیری عمیق
• 17. یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و نیمه نظارت
• 18. یادگیری تقویتی
• 19. مبانی پردازش ویدئو
• 20. فریم‌ها و توالی فریم‌ها
• 21. ویژگی‌های فضایی و زمانی ویدئو
• 22. نمایش‌های برداری (Embeddings) برای فریم‌ها
• 23. نمایش‌های برداری برای توالی فریم‌ها
• 24. استخراج ویژگی از ویدئو
• 25. روش‌های سنتی استخراج ویژگی (SIFT, SURF)
• 26. استفاده از CNNs برای استخراج ویژگی فریم
• 27. شبکه‌های دو جریانی (Two-Stream Networks)
• 28. شبکه‌های سه‌بعدی کانولوشنی (3D CNNs)
• 29. استخراج ویژگی‌های حرکتی
• 30. استخراج ویژگی‌های معنایی از فریم‌ها
• 31. استخراج ویژگی‌های معنایی از توالی فریم‌ها
• 32. ادغام اطلاعات فضایی و زمانی
• 33. مدل‌های زبانی بزرگ برای فهم معنایی ویدئو
• 34. معماری‌های ترنسفورمر برای ویدئو
• 35. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)
• 36. ادغام LLMs با مدل‌های بینایی ماشین
• 37. تکنیک‌های اتصال (Bridging Techniques)
• 38. روش‌های Fine-tuning LLMs برای وظایف ویدئو
• 39. Prompt Engineering برای فهم معنایی ویدئو
• 40. Prompting مبتنی بر متن
• 41. Prompting مبتنی بر تصویر/ویدئو
• 42. Prompting ترکیبی
• 43. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ روی داده‌های ویدئویی
• 44. تولید داده‌های آموزشی برای فهم ویدئو
• 45. استفاده از توضیحات متنی ویدئو (Video Captions)
• 46. استفاده از برچسب‌های ویدئو (Video Tags)
• 47. استفاده از سناریوهای ویدئویی (Video Scenarios)
• 48. استفاده از دانش خارجی (External Knowledge)
• 49. مجموعه داده‌های کلیدی برای فهم معنایی ویدئو
• 50. ActivityNet, Kinetics, UCF101, HMDB51
• 51. AVA, Charades, Something-Something
• 52. VQA (Visual Question Answering) datasets
• 53. MSR-VTT, MSVD
• 54. COCO-Video, ActivityNet Captions
• 55. مدل‌های پیشرفته فهم معنایی ویدئو
• 56. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای ویدئو (ViT, TimeSformer)
• 57. مدل‌های چندوجهی (CLIP, ALIGN, Flamingo)
• 58. مدل‌های مبتنی بر LLMs برای ویدئو (Video-LLaMA, VLM)
• 59. مدل‌های تولید کننده ویدئو (Video Generation Models)
• 60. مدل‌های تفسیرپذیر (Explainable AI for Video Understanding)
• 61. کاربردهای پیشرفته فهم معنایی ویدئو
• 62. تشخیص و ردیابی اشیاء در ویدئو
• 63. تشخیص فعالیت انسانی (Human Action Recognition)
• 64. تشخیص رویداد ویدئویی (Video Event Detection)
• 65. خلاصه‌سازی ویدئو (Video Summarization)
• 66. تولید شرح ویدئو (Video Captioning)
• 67. پاسخ به سوالات بصری (Visual Question Answering - VQA)
• 68. جستجو و بازیابی ویدئو (Video Search and Retrieval)
• 69. تشخیص احساسات در ویدئو (Video Emotion Recognition)
• 70. نظارت و امنیت ویدئویی (Video Surveillance and Security)
• 71. تشخیص رفتار غیرعادی (Anomaly Detection)
• 72. کاربردهای پزشکی و سلامت
• 73. کاربردهای آموزشی و یادگیری
• 74. کاربردهای سرگرمی و رسانه
• 75. کاربردهای صنعتی و رباتیک
• 76. توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های فهم معنایی ویدئو
• 77. مراحل توسعه یک سیستم
• 78. انتخاب مدل مناسب
• 79. پیش‌پردازش داده‌ها
• 80. آموزش و ارزیابی مدل
• 81. پیاده‌سازی و استقرار
• 82. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد
• 83. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 84. تکنیک‌های افزایش دقت و صحت
• 85. ارزیابی مدل‌های فهم معنایی ویدئو
• 86. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 87. Precision, Recall, F1-score, Accuracy
• 88. BLEU, METEOR, CIDEr (برای captioning)
• 89. Accuracy, Top-K Accuracy (برای classification)
• 90. IoU (Intersection over Union) (برای detection)
• 91. چالش‌های پیاده‌سازی و استقرار
• 92. نیاز به منابع محاسباتی بالا
• 93. مدیریت داده‌های حجیم ویدئویی
• 94. زمان پردازش و پاسخ‌دهی
• 95. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی
• 96. مسائل مربوط به تعصب (Bias) در مدل‌ها
• 97. مسائل مربوط به تفسیرپذیری (Interpretability)
• 98. مسائل مربوط به امنیت داده‌ها
• 99. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
• 100. مدل‌های زبانی بزرگ تخصصی برای ویدئو