سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از تولید تا انتساب: ساخت یک پلتفرم منصفانه موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی با رویکرد آینده‌نگرانه

کتاب از تولید تا انتساب: ساخت یک پلتفرم منصفانه موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی با رویکرد آینده‌نگرانه

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب از تولید تا انتساب: ساخت یک پلتفرم منصفانه موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی با رویکرد آینده‌نگرانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی در موسیقی

موضوع میانی: معماری و کاربردهای هوش مصنوعی مولد در موسیقی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: از تولید تا انتساب
  • 2. چیستی هوش مصنوعی در موسیقی و تکامل آن
  • 3. مفهوم "عصر پس از استریم" و چالش‌های آن
  • 4. مروری بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 5. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش صوت و موسیقی
  • 6. آشنایی با یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 7. نماهای داده موسیقی: MIDI، صوت، نمادین
  • 8. کاربرد هوش مصنوعی در آهنگسازی و تولید موسیقی
  • 9. ابعاد اخلاقی و حقوقی اولیه هوش مصنوعی در موسیقی
  • 10. اهداف و چشم‌انداز ساخت پلتفرم منصفانه
  • 11. نمایش MIDI و پردازش آن برای هوش مصنوعی
  • 12. تحلیل سیگنال صوتی (Waveform)
  • 13. اسپکتروگرام‌ها و مل-اسپکتروگرام‌ها
  • 14. استخراج ویژگی‌های صوتی: پیچ، ریتم، تیمبر
  • 15. نمایش نمادین موسیقی (نت‌نویسی، آکورد)
  • 16. تحلیل هارمونی و آکورد با هوش مصنوعی
  • 17. تحلیل ریتم و متر موسیقی
  • 18. تشخیص تیمبر و ساز با هوش مصنوعی
  • 19. نمایش متنی برای شعر و اشعار
  • 20. داده‌های چندوجهی (Multimodal) در موسیقی
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای توالی‌های موسیقی
  • 22. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTMs) در موسیقی
  • 23. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید صوت و موسیقی
  • 24. کدگذارهای خودکار متغیر (VAEs) در کاربردهای موسیقی
  • 25. مبانی معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 26. مکانیسم‌های توجه (Attention) در تولید موسیقی
  • 27. مدل‌های GPT-مانند برای تولید موسیقی و شعر
  • 28. مدل‌های انتشار (Diffusion Models) در سنتز صدا
  • 29. مدل‌های مبتنی بر جریان (Flow-based Models)
  • 30. مدل‌های خودرگرسیو (Autoregressive) در آهنگسازی
  • 31. تولید موسیقی غیرخودرگرسیو (Non-Autoregressive)
  • 32. تولید موسیقی مشروط (Conditioned Generation)
  • 33. انتقال سبک (Style Transfer) در موسیقی با هوش مصنوعی
  • 34. تکنیک‌های تولید ملودی
  • 35. تکنیک‌های تولید هارمونی و آکورد
  • 36. تکنیک‌های تولید ریتم و درام
  • 37. تولید کنترپوان و ارکستراسیون
  • 38. مدل‌های تبدیل متن به موسیقی (Text-to-Music)
  • 39. تکمیل و پر کردن قسمت‌های خالی (Infilling) موسیقی
  • 40. جداسازی منبع (Source Separation) و ریمیکس با هوش مصنوعی
  • 41. تولید کامل قطعات موسیقی با هوش مصنوعی
  • 42. هوش مصنوعی برای تولید شعر و ترانه
  • 43. سنتز صدای خواننده (Singing Voice Synthesis)
  • 44. هوش مصنوعی برای طراحی صدا و افکت‌ها
  • 45. سیستم‌های تعاملی تولید موسیقی
  • 46. همکاری انسان-هوش مصنوعی در فرآیند خلاقیت
  • 47. تولید موسیقی شخصی‌سازی شده
  • 48. موسیقی تطبیقی برای بازی‌ها و واقعیت مجازی
  • 49. هوش مصنوعی در گردش کار تولید موسیقی
  • 50. تولید موسیقی بلادرنگ (Real-time Generation)
  • 51. کنترل‌پذیری در تولید موسیقی هوش مصنوعی
  • 52. ارزیابی موسیقی تولید شده: معیارهای عینی و ذهنی
  • 53. مسائل اخلاقی پیشرفته در تولید موسیقی
  • 54. سوگیری (Bias) در مدل‌های مولد موسیقی
  • 55. کاربردهای خلاقانه فراتر از آهنگسازی
  • 56. تعریف عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) در موسیقی
  • 57. اجزای اصلی یک عامل هوش مصنوعی موسیقی
  • 58. اصول طراحی هوش مصنوعی عامل‌محور
  • 59. سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems) در موسیقی
  • 60. معماری‌های توزیع‌شده برای هوش مصنوعی موسیقی
  • 61. نمایش دانش (Knowledge Representation) برای عامل‌های موسیقی
  • 62. تصمیم‌گیری خودکار در عامل‌های موسیقی
  • 63. معماری‌های شناختی برای هوش مصنوعی موسیقی
  • 64. پروتکل‌های ارتباطی برای عامل‌های موسیقی
  • 65. مقیاس‌پذیری معماری عامل‌های هوش مصنوعی
  • 66. استقرار عامل‌های هوش مصنوعی موسیقی در دنیای واقعی
  • 67. کشف موسیقی مبتنی بر عامل
  • 68. انتخاب و پالایش محتوا مبتنی بر عامل
  • 69. هماهنگ‌سازی چندین مدل هوش مصنوعی در یک عامل
  • 70. عامل‌های هوش مصنوعی موسیقی خودبهبودشونده
  • 71. چالش انتساب در محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی
  • 72. درک حق چاپ (Copyright) در عصر دیجیتال
  • 73. هوش مصنوعی و قانون مالکیت فکری
  • 74. استفاده منصفانه (Fair Use) در مقابل نقض حق کپی‌رایت
  • 75. واترمارکینگ و اثرانگشت‌گذاری (Fingerprinting) برای موسیقی هوش مصنوعی
  • 76. ردیابی منشا (Provenance Tracking) برای مدل‌های مولد
  • 77. بلاکچین برای انتساب و حق‌التالیف موسیقی
  • 78. قراردادهای هوشمند (Smart Contracts) برای مجوزهای موسیقی
  • 79. پلتفرم‌های موسیقی غیرمتمرکز
  • 80. چارچوب‌های اخلاقی برای انتساب منصفانه
  • 81. تضمین شفافیت در خلق موسیقی با هوش مصنوعی
  • 82. جبران خسارت به خالقان در عصر هوش مصنوعی
  • 83. نقش فراداده (Metadata) در انتساب
  • 84. مقابله با دیپ‌فیک‌ها و جعل هویت با هوش مصنوعی
  • 85. مطالعات موردی: نبردهای حقوقی در موسیقی هوش مصنوعی
  • 86. الزامات پلتفرم: از تولید تا انتساب
  • 87. مجموعه فناوری (Tech Stack) برای پلتفرم هوش مصنوعی موسیقی
  • 88. طراحی رابط کاربری (UI) برای خلق موسیقی با هوش مصنوعی
  • 89. یکپارچه‌سازی مدل‌های مولد در پلتفرم
  • 90. پیاده‌سازی مکانیزم‌های انتساب
  • 91. طراحی سیستم‌های توزیع حق‌التالیف
  • 92. ساخت موتور توصیه (Recommendation Engine) برای موسیقی هوش مصنوعی
  • 93. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در پلتفرم
  • 94. ملاحظات مقیاس‌پذیری و عملکرد
  • 95. استراتژی‌های تعامل با کاربر
  • 96. مدل‌های کسب درآمد برای پلتفرم‌های موسیقی هوش مصنوعی
  • 97. رعایت قوانین و مقررات حقوقی
  • 98. آینده همکاری انسان-هوش مصنوعی در پلتفرم‌ها
  • 99. چشم‌انداز اکوسیستم موسیقی غیرمتمرکز و منصفانه
  • 100. نقشه راه برای تکامل و نوآوری پلتفرم

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.