دوره راهنمای عملی Prompting برای ادغام و تحلیل داده‌های چندوجهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی Prompting برای ادغام و تحلیل داده‌های چندوجهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Prompting برای تعامل با مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های چندوجهی
• 2. مفاهیم بنیادین ادغام داده
• 3. انواع داده‌های چندوجهی
• 4. ساختارهای داده برای تحلیل
• 5. معرفی پرامپت‌نویسی در تحلیل داده
• 6. اصول طراحی پرامپت‌های مؤثر
• 7. کاربرد پرامپت‌ها در پیش‌پردازش داده
• 8. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
• 9. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های عددی
• 10. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های تصویری
• 11. پیش‌پردازش داده‌های صوتی
• 12. فهم ساختار پرامپت برای مدل‌های زبانی
• 13. پرامپت‌نویسی برای استخراج اطلاعات
• 14. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 15. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 16. خلاصه‌سازی متون با پرامپت
• 17. طبقه‌بندی متون با پرامپت
• 18. تحلیل احساسات متون با پرامپت
• 19. شناسایی موضوعات در متون
• 20. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل چندوجهی
• 21. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 22. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 23. کاربرد LLMs در درک متن
• 24. تولید متن با LLMs
• 25. مدل‌های زبانی برای تولید کد
• 26. پرامپت‌نویسی برای تولید کد
• 27. تحلیل داده‌های تصویری با پرامپت
• 28. شناسایی اشیاء در تصاویر
• 29. توصیف تصاویر با استفاده از پرامپت
• 30. طبقه‌بندی تصاویر با پرامپت
• 31. تشخیص چهره و ویژگی‌ها
• 32. تحلیل داده‌های صوتی با پرامپت
• 33. شناسایی گفتار با پرامپت
• 34. تشخیص احساسات در صدا
• 35. استخراج اطلاعات از فایل‌های صوتی
• 36. ادغام داده‌های متنی و تصویری
• 37. ادغام داده‌های متنی و صوتی
• 38. ادغام داده‌های تصویری و صوتی
• 39. ادغام همزمان سه نوع داده
• 40. روش‌های ادغام داده‌های چندوجهی
• 41. تکنیک‌های ترکیب ویژگی (Feature Fusion)
• 42. روش‌های مبتنی بر مدل‌های مشترک
• 43. مدل‌های Attention برای ادغام
• 44. یادگیری نمایش‌های مشترک (Joint Embeddings)
• 45. ارزیابی مدل‌های ادغام داده
• 46. معیارهای ارزیابی برای وظایف مختلف
• 47. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 48. تفسیرپذیری در مدل‌های چندوجهی
• 49. مدل‌های قابل تفسیر (XAI)
• 50. کاربرد پرامپت در تفسیر مدل
• 51. تحلیل داده‌های چندوجهی در حوزه‌های کاربردی
• 52. تحلیل داده‌های پزشکی چندوجهی
• 53. تشخیص بیماری با داده‌های پزشکی
• 54. تحلیل داده‌های مالی چندوجهی
• 55. شناسایی تقلب در داده‌های مالی
• 56. تحلیل داده‌های بازاریابی چندوجهی
• 57. شخصی‌سازی تجربیات مشتری
• 58. تحلیل داده‌های امنیتی چندوجهی
• 59. شناسایی تهدیدات سایبری
• 60. تحلیل داده‌های آموزشی چندوجهی
• 61. ارزیابی پیشرفت تحصیلی دانش‌آموزان
• 62. پرامپت‌نویسی برای تولید محتوای آموزشی
• 63. تولید سناریوهای آموزشی تعاملی
• 64. تولید سوالات امتحانی چندوجهی
• 65. تولید بازخوردهای شخصی‌سازی شده
• 66. مدیریت داده‌های چندوجهی
• 67. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های چندوجهی
• 68. امنیت داده‌ها در سیستم‌های چندوجهی
• 69. حریم خصوصی در تحلیل داده‌های چندوجهی
• 70. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌های چندوجهی
• 71. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 72. قوانین و مقررات مرتبط با داده در ایران
• 73. مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارز
• 74. مقررات وزارت بهداشت در حوزه پزشکی
• 75. مقررات وزارت ارشاد در حوزه هنر
• 76. فقه اسلامی در معاملات بانکی
• 77. اصول خانواده در روانشناسی اسلامی
• 78. رویکرد اسلامی به تاریخ و سیاست
• 79. مباحث کلامی و عرفانی در چارچوب تشیع
• 80. مقررات گمرکی و ارزی در واردات و صادرات
• 81. روش‌های پیشگیری از جرائم اقتصادی
• 82. نظارت بر محتوای فضای مجازی
• 83. تکنیک‌های مقابله با فرقه‌های انحرافی
• 84. مبانی حجاب و پوشش شرعی
• 85. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی نرم‌افزار
• 86. اصول پیشگیری از خودکشی و خودآزاری
• 87. مبانی حقوقی در روابط تجاری
• 88. ملاحظات شرعی در موسیقی و هنر
• 89. قوانین کار در ایران
• 90. اقتصاد مقاومتی و مبانی آن
• 91. دیپلماسی عمومی و منافع ملی
• 92. فرهنگ و هنر ایرانی-اسلامی
• 93. مبانی فقهی عقود اسلامی
• 94. اصول روانشناسی اسلامی در روابط
• 95. مبانی علم اخلاق اسلامی
• 96. روش‌های نوین آموزش در ایران
• 97. قوانین مسئولیت مدنی
• 98. مبانی حقوق شهروندی
• 99. تاریخ تشیع در ایران
• 100. مبانی حقوق کیفری