اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی هوش مصنوعی در تحلیل ویدئو با کمک مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای جامع، تخصصی، جهت‌گیری‌های پژوهشی و چشم‌انداز کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی در تحلیل ویدئو با کمک مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای جامع، تخصصی، جهت‌گیری‌های پژوهشی و چشم‌انداز کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و ویدئو
• 2. مفاهیم پایه مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. معماری ترنسفورمر و مبانی آن
• 4. پردازش زبان طبیعی در تحلیل ویدئو
• 5. مبانی بینایی ماشین برای ویدئو
• 6. استخراج ویژگی از فریم‌های ویدئویی
• 7. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل ویدئو
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
• 10. شبکه‌های عصبی ترتیبی (Transformer) برای ویدئو
• 11. ترکیب مدل‌های زبانی و بینایی ماشین
• 12. یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
• 13. روش‌های هم‌ترازی (Alignment) در ویدئو و متن
• 14. تولید خودکار زیرنویس برای ویدئو
• 15. خلاصه‌سازی ویدئو با استفاده از LLM
• 16. شناسایی اشیاء و موجودیت‌ها در ویدئو
• 17. ردیابی اشیاء در فریم‌های متوالی
• 18. تفسیر صحنه و رویداد در ویدئو
• 19. تشخیص احساسات از طریق ویدئو
• 20. تحلیل رفتار در ویدئو
• 21. شناسایی فعالیت‌های انسانی
• 22. تشخیص چهره و شناسایی افراد
• 23. تشخیص گفتار در ویدئو
• 24. پردازش صوت ویدئویی
• 25. تحلیل محتوای متنی ویدئو
• 26. استخراج اطلاعات کلیدی از متن ویدئو
• 27. مدل‌های زبانی بزرگ برای درک عمیق متن
• 28. کاربرد GPT در تحلیل ویدئو
• 29. کاربرد BERT در تحلیل ویدئو
• 30. کاربرد مدل‌های تولید متن در تحلیل ویدئو
• 31. آموزش مدل‌های چندوجهی
• 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLM برای ویدئو
• 33. داده‌های آموزشی برای تحلیل ویدئو
• 34. روش‌های ارزیابی مدل‌های تحلیل ویدئو
• 35. معیارهای دقت و کارایی
• 36. چالش‌های تحلیل ویدئو با LLM
• 37. مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری
• 38. حریم خصوصی و امنیت در تحلیل ویدئو
• 39. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی ویدئویی
• 40. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌های ویدئویی
• 41. رعایت اصول شرعی در تحلیل محتوای ویدئویی
• 42. پرهیز از تولید محتوای مغایر با ارزش‌های اسلامی
• 43. حفظ حریم خصوصی افراد در ویدئو
• 44. جلوگیری از انتشار تصاویر نامناسب
• 45. مدیریت داده‌های حساس در ویدئو
• 46. کاربردهای تجاری تحلیل ویدئو
• 47. تحلیل ویدئو در صنعت رسانه
• 48. تحلیل ویدئو در آموزش و پرورش
• 49. تحلیل ویدئو در پزشکی و سلامت
• 50. تحلیل ویدئو در امنیت و نظارت
• 51. تحلیل ویدئو در صنعت خودروسازی (خودران)
• 52. تحلیل ویدئو در حوزه ورزش
• 53. تحلیل ویدئو در خرده‌فروشی
• 54. تحلیل ویدئو در کشاورزی هوشمند
• 55. پژوهش‌های پیشرفته در تحلیل ویدئو
• 56. مدل‌های تولدکننده ویدئو (Video Generation)
• 57. تولید ویدئوهای آموزشی سفارشی
• 58. تولید محتوای بصری برای پلتفرم‌های آموزشی
• 59. ارتقاء کیفیت ویدئوهای آموزشی
• 60. جستجوی معنایی در آرشیوهای ویدئویی
• 61. سیستم‌های توصیه‌گر ویدئویی
• 62. تحلیل پویایی ویدئو
• 63. مدل‌های گراف برای تحلیل روابط در ویدئو
• 64. یادگیری تقویتی در تحلیل ویدئو
• 65. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در ویدئو
• 66. مدل‌های Explainable AI (XAI) برای ویدئو
• 67. تفسیرپذیری نتایج تحلیل ویدئو
• 68. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی ویدئویی
• 69. مدیریت و سازماندهی کلان داده‌های ویدئویی
• 70. زیرساخت‌های محاسباتی برای تحلیل ویدئو
• 71. پردازش ابری برای تحلیل ویدئو
• 72. پردازش لبه (Edge Computing) در تحلیل ویدئو
• 73. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا روی دستگاه‌های محدود
• 74. آینده‌پژوهی در هوش مصنوعی ویدئویی
• 75. روندهای نوظهور در تحلیل ویدئو
• 76. چشم‌اندازهای پژوهشی آینده
• 77. نقش هوش مصنوعی در تحول آموزش
• 78. کاربرد LLM در ارتقاء محتوای آموزشی
• 79. توسعه ابزارهای نوین آموزشی با هوش مصنوعی
• 80. هوش مصنوعی و خلاقیت در تولید محتوا
• 81. مرزهای دانش در هوش مصنوعی ویدئویی
• 82. یادگیری عمیق فشرده (Compressed Deep Learning)
• 83. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای ویدئو
• 84. مدل‌های توالی-به-توالی (Sequence-to-Sequence)
• 85. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) در ویدئو
• 86. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
• 87. یادگیری با نظارت اندک (Few-shot Learning)
• 88. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 89. کاربرد مدل‌های Diffusion در ویدئو
• 90. تولید و ویرایش ویدئو با هوش مصنوعی
• 91. تحلیل ویدئو برای کشف دانش جدید
• 92. دلالت‌های اجتماعی و فرهنگی هوش مصنوعی ویدئویی
• 93. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی