اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: علم داده (Data Science)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد
- 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 3. شبکههای عصبی مصنوعی: مبانی و معماری
- 4. یادگیری عمیق: رویکردی نوین به هوش مصنوعی
- 5. مجموعهدادهها و پیشپردازش داده در هوش مصنوعی مولد
- 6. معیارهای ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی
- 7. آشنایی با فریمورکهای محبوب هوش مصنوعی (TensorFlow, PyTorch)
- 8. مبانی برنامهنویسی پایتون برای هوش مصنوعی
- 9. تولید متن با استفاده از مدلهای زبانی بزرگ
- 10. مدلهای زبانی: از n-gram تا Transformer
- 11. معماری Transformer: توجه به جزئیات
- 12. Word Embeddings: نمایش برداری کلمات
- 13. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
- 14. تحلیل احساسات با استفاده از هوش مصنوعی
- 15. خلاصهسازی متن با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی
- 16. ترجمه ماشینی: اصول و چالشها
- 17. تولید تصویر با استفاده از شبکههای مولد تخاصمی (GANs)
- 18. معماری GAN: تولید تصاویر واقعی
- 19. شبکههای خودرمزگذار (Autoencoders) و کاربردهای آنها
- 20. تولید موسیقی با استفاده از هوش مصنوعی
- 21. تولید ویدئو با استفاده از هوش مصنوعی
- 22. مدلهای انتشار (Diffusion Models) در تولید تصویر
- 23. تولید صدا و گفتار با استفاده از هوش مصنوعی
- 24. تولید دادههای مصنوعی برای افزایش حجم داده
- 25. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردهای آن
- 26. هوش مصنوعی مولد در طراحی و معماری
- 27. هوش مصنوعی مولد در پزشکی و تشخیص بیماری
- 28. هوش مصنوعی مولد در بازاریابی و تبلیغات
- 29. هوش مصنوعی مولد در آموزش و پرورش
- 30. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای خلاقانه
- 31. اخلاق در هوش مصنوعی مولد: چالشها و ملاحظات
- 32. حریم خصوصی و امنیت دادهها در هوش مصنوعی مولد
- 33. سوگیری در مدلهای هوش مصنوعی و روشهای کاهش آن
- 34. تفسیرپذیری مدلهای هوش مصنوعی: درک تصمیمات مدل
- 35. بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی برای عملکرد بهتر
- 36. استفاده از GPUها برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی
- 37. مفاهیم پایهای ابررایانش و هوش مصنوعی
- 38. استقرار مدلهای هوش مصنوعی در محیطهای ابری
- 39. APIهای هوش مصنوعی و استفاده از سرویسهای آماده
- 40. آینده هوش مصنوعی مولد: روندها و پیشبینیها
- 41. معرفی ابزارهای توسعه هوش مصنوعی مولد
- 42. کار با کتابخانههای پایتون برای پردازش تصویر
- 43. کار با کتابخانههای پایتون برای پردازش صدا
- 44. مدیریت نسخههای کد و همکاری در پروژههای هوش مصنوعی
- 45. آشنایی با سیستمهای کنترل نسخه (Git)
- 46. روشهای دیباگینگ و تست مدلهای هوش مصنوعی
- 47. تکنیکهای افزایش دقت مدلهای هوش مصنوعی
- 48. انتخاب معماری مناسب برای مسئله مورد نظر
- 49. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
- 50. روشهای مقابله با بیشبرازش (Overfitting)
- 51. روشهای مقابله با کمبرازش (Underfitting)
- 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و استفاده از مدلهای پیشآموزشدیده
- 53. تنظیم دقیق مدلهای پیشآموزشدیده (Fine-tuning)
- 54. تولید متن با کنترل سبک و لحن
- 55. تولید تصویر با کنترل جزئیات و ترکیببندی
- 56. تولید موسیقی با کنترل ژانر و سازبندی
- 57. تولید ویدئو با کنترل صحنهها و افکتها
- 58. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بازیسازی
- 59. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR)
- 60. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای سه بعدی
- 61. تولید دادههای آموزشی برای مدلهای هوش مصنوعی
- 62. تولید دادههای مصنوعی برای شبیهسازی سناریوهای مختلف
- 63. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای شخصیسازیشده
- 64. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای تعاملی
- 65. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای چندرسانهای
- 66. آشنایی با روشهای اعتبارسنجی مدلهای هوش مصنوعی
- 67. تکنیکهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 68. تکنیکهای ارزیابی مدلهای تولید تصویر
- 69. تکنیکهای ارزیابی مدلهای تولید صدا
- 70. بهبود کیفیت دادههای آموزشی
- 71. پاکسازی و استانداردسازی دادهها
- 72. تغییر فرمت دادهها برای سازگاری با مدل
- 73. تولید دادههای مصنوعی برای دادههای نامتعادل
- 74. استفاده از تکنیکهای دادهافزایی (Data Augmentation)
- 75. بررسی موارد استفاده موفق هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف
- 76. آشنایی با چالشهای پیادهسازی هوش مصنوعی مولد در سازمانها
- 77. معرفی منابع آموزشی تکمیلی در زمینه هوش مصنوعی مولد
- 78. آینده مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی مولد
- 79. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر جامعه و اقتصاد
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.