در این دوره جامع، شما با جدیدترین روش‌های هوش مولد آشنا می‌شوید و گام‌به‌گام نحوه پیاده‌سازی شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)، و مدل‌های پیشرفته مانند CLIP را با استفاده از پایتون و PyTorch فرا خواهید گرفت. این دوره مناسب علاقه‌مندان به یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است که می‌خواهند در زمینه تولید تصاویر، نگارش متن و تحلیل چندرسانه‌ای مهارت کسب کنند.

• آشنایی اولیه با پایتون و مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی
• درک اولیه از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی
• آشنایی با مفاهیم پایه PyTorch (تنظیم تانسورها، بهینه‌سازها، و موج دهی گرادیان)
• آشنایی مقدماتی با ریاضیات شامل جبر خطی و حساب دیفرانسیل

در صورتی که این مفاهیم را بلد نیستید، پیشنهاد می‌شود ابتدا دوره‌های مقدماتی PyTorch و یادگیری عمیق را مطالعه کنید.

• درک عمیق از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) شامل Vanilla GAN، DCGAN، WGAN و StyleGAN
• طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های پیشرفته CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training)
• مدیریت دیتاست‌های بزرگ تصاویر و متن با استفاده از PyTorch DataLoader و ابزارهای مرتبط
• نحوه ارزیابی کیفیت تصویر تولیدشده با معیارهای FID و IS
• اصول انتقال یادگیری (Transfer Learning) و بهبود عملکرد مدل‌های مولد
• تکنیک‌های بهبود پایایی و پایداری در آموزش GAN مانند Label Smoothing و Gradient Penalty
• ساخت پروژه‌های عملی: تولید تصویر هنری، تبدیل متن به تصویر، و استفاده از مدل CLIP برای بازیابی و جستجوی چندرسانه‌ای

• دسترسی مادام‌العمر به ویدیوهای آموزشی به‌روز و مثال‌های کد محور
• پشتیبانی فنی و علمی از مدرس دوره از طریق انجمن گفتگو
• تمرین‌ها و پروژه‌های واقعی برای تثبیت مفاهیم و ساخت نمونه‌کار (Portfolio)
• مدرک معتبر پایان دوره برای ارائه به کارفرمایان و نمایش مهارت
• به‌روز بودن سرفصل‌ها با آخرین پیشرفت‌های حوزه هوش مولد و یادگیری ماشین

• فصل 1: معرفی هوش مولد و تاریخچه GAN
• فصل 2: پیاده‌سازی Vanilla GAN و تحلیل پیامدهای آموزشی
• فصل 3: معماری DCGAN برای تولید تصاویر واقعی‌تر
• فصل 4: بهبود ثبات آموزش با WGAN و WGAN-GP
• فصل 5: StyleGAN: تولید تصویر در سطوح چندلایه و جزئیات بالا
• فصل 6: معرفی CLIP و ساختار شبکه‌های کانتراستیو
• فصل 7: آموزش CLIP با دیتاست‌های متن-تصویر و ارزیابی کیفیت
• فصل 8: پروژه عملی: تولید تصویر از توضیح متنی
• فصل 9: پروژه عملی: جستجوی تصویر با پرسش متنی
• فصل 10: نکات پیشرفته: انتقال یادگیری و بهینه‌سازی‌های عملی

در هر فصل، با مثال‌های گام‌به‌گام زیر آشنا می‌شوید:

• نحوه تنظیم Hyperparameterهای مهم مانند نرخ یادگیری و اندازه دسته (Batch Size)
• استفاده از TensorBoard و ابزارهای مانیتورینگ برای مشاهده روند آموزش
• مدیریت خطاهای رایج در آموزش GAN و روش‌های رفع Mode Collapse
• ترکیب شبکه‌های مولد با معماری‌های خودتوصمیم‌گیر (Attention) برای افزایش کیفیت تصویر
• تجزیه‌ و تحلیل نتایج خروجی و بازخورد تصویری به‌منظور بهینه‌سازی مداوم مدل

در پایان دوره، شما قادر خواهید بود تا یک مدل GAN یا CLIP سفارشی برای تولید محتوای بصری یا چندرسانه‌ای حرفه‌ای بسازید و آن را در پروژه‌های صنعتی و پژوهشی به‌کار ببرید.