دوره مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل ویدئو: رویکردهای نوین، معماری‌ها، کاربردها، جهت‌گیری‌های پژوهشی، چالش‌ها، چشم‌اندازهای نوآوری و جهت‌گیری‌های کاربردی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل ویدئو: رویکردهای نوین، معماری‌ها، کاربردها، جهت‌گیری‌های پژوهشی، چالش‌ها، چشم‌اندازهای نوآوری و جهت‌گیری‌های کاربردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ و تحلیل ویدئو
• 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی برای ویدئو
• 3. معماری‌های اساسی مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. مدل‌های ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 5. کاربرد مدل‌های زبانی در فهم محتوای ویدئو
• 6. استخراج ویژگی‌های معنایی از ویدئو با LLMs
• 7. تولید توضیحات متنی برای ویدئو (Video Captioning)
• 8. خلاصه‌سازی ویدئو با استفاده از LLMs
• 9. پاسخ به پرسش در مورد محتوای ویدئو (Video QA)
• 10. شناسایی و ردیابی اشیاء در ویدئو با LLMs
• 11. تشخیص و طبقه‌بندی فعالیت‌ها در ویدئو
• 12. فهم صحنه‌ها و رویدادهای پیچیده در ویدئو
• 13. مدل‌های زبانی چندوجهی (Multimodal LLMs)
• 14. ترکیب اطلاعات متنی و بصری در LLMs
• 15. معماری‌های پیشرفته برای LLMs در ویدئو
• 16. مدل‌های مبتنی بر گراف برای تحلیل ویدئو
• 17. یادگیری تقویتی برای مدل‌های زبانی در ویدئو
• 18. مدل‌های مولد برای تولید ویدئو
• 19. آموزش LLMs بر روی مجموعه داده‌های ویدئویی
• 20. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های ویدئویی
• 21. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی ویدئویی
• 22. فرهنگ لغت و واژگان تخصصی در تحلیل ویدئو
• 23. تکنیک‌های جاسازی (Embedding) در LLMs
• 24. جاسازی کلمات و جملات
• 25. جاسازی ویدئو و فریم‌ها
• 26. یادگیری نمایش‌های چندوجهی
• 27. آموزش بدون نظارت و نیمه‌نظارت برای LLMs ویدئویی
• 28. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل ویدئو
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 30. ارزیابی عملکرد LLMs در وظایف ویدئویی
• 31. معیارهای ارزیابی برای Video Captioning
• 32. معیارهای ارزیابی برای Video Summarization
• 33. معیارهای ارزیابی برای Video QA
• 34. معیارهای ارزیابی برای Action Recognition
• 35. چالش‌های استحکام (Robustness) در مدل‌های ویدئویی
• 36. حساسیت به نویز و تغییرات نوری
• 37. مقاومت در برابر تغییرات زاویه دید و مقیاس
• 38. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
• 39. جهت‌گیری‌های پژوهشی نوین در LLMs ویدئویی
• 40. مدل‌های زبانی برای درک احساسات در ویدئو
• 41. تحلیل تعاملات انسانی در ویدئو
• 42. مدل‌سازی روایت و داستان‌گویی در ویدئو
• 43. استفاده از LLMs برای تولید سناریوهای ویدئویی
• 44. کاربرد LLMs در ویرایش هوشمند ویدئو
• 45. تولید زیرنویس خودکار و ترجمه ویدئو
• 46. مدل‌های زبانی برای جستجوی معنایی در ویدئو
• 47. بهبود قابلیت جستجو در آرشیوهای ویدئویی
• 48. کاربرد LLMs در تحلیل محتوای آموزشی ویدئویی
• 49. ارزیابی کیفیت محتوای آموزشی
• 50. شخصی‌سازی تجربه یادگیری با LLMs
• 51. کاربرد LLMs در تحلیل محتوای خبری ویدئویی
• 52. تشخیص اخبار جعلی و اطلاعات نادرست
• 53. تحلیل سوگیری در گزارش‌های خبری
• 54. کاربرد LLMs در تحلیل محتوای ورزشی ویدئویی
• 55. تحلیل تاکتیک‌ها و عملکرد ورزشکاران
• 56. پیش‌بینی نتایج مسابقات ورزشی
• 57. کاربرد LLMs در تحلیل محتوای پزشکی ویدئویی
• 58. تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر ویدئویی
• 59. تحلیل روند درمان و پیشرفت بیماران
• 60. کاربرد LLMs در تحلیل محتوای امنیتی ویدئویی
• 61. تشخیص رفتارهای مشکوک و تهدیدات امنیتی
• 62. تحلیل تصاویر دوربین‌های مداربسته
• 63. کاربرد LLMs در صنعت سرگرمی و رسانه
• 64. تولید جلوه‌های ویژه و انیمیشن
• 65. پیش‌بینی بازخورد مخاطبان نسبت به محتوا
• 66. کاربرد LLMs در حوزه‌های علمی و پژوهشی
• 67. کمک به مرور مقالات و استخراج اطلاعات
• 68. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده علمی
• 69. کاربرد LLMs در بهبود دسترسی‌پذیری ویدئو
• 70. تولید توضیحات صوتی برای افراد کم‌بینا
• 71. فراهم کردن دسترسی آسان‌تر به محتوا
• 72. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در LLMs ویدئویی
• 73. سوگیری‌های ذاتی در داده‌های آموزشی
• 74. حفاظت از اطلاعات شخصی کاربران
• 75. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMs
• 76. چارچوب‌های قانونی و شرعی در استفاده از LLMs
• 77. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 78. رعایت حدود شرعی در تولید و انتشار محتوا
• 79. پرهیز از محتوای ممنوعه و حساس
• 80. تأکید بر چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی
• 81. اقتصاد دیجیتال و مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر LLMs
• 82. مدل‌های درآمدی پایدار و حلال
• 83. رعایت مقررات بانک مرکزی ایران
• 84. اقتصاد مقاومتی و تولید محتوای بومی
• 85. نوآوری در معماری‌های LLMs برای ویدئو
• 86. مدل‌های خودبازگشتی (Recurrent) در تحلیل ویدئو
• 87. شبکه‌های عصبی کانولوشنال عمیق (CNNs)
• 88. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM
• 89. شبکه‌های توجه و حافظه بلندمدت
• 90. معماری‌های ترکیبی و هیبریدی
• 91. مدل‌های مبتنی بر گراف کانولوشنال (GCNs)
• 92. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای ویدئو
• 93. یادگیری عمیق فشرده‌سازی ویدئو
• 94. پردازش ویدئو در زمان واقعی
• 95. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا بر روی سخت‌افزارهای محدود
• 96. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای LLMs ویدئویی
• 97. حریم خصوصی در یادگیری مشترک
• 98. کاربردهای نوظهور LLMs در تحلیل ویدئو
• 99. واقعیت افزوده و ترکیب آن با LLMs
• 100. واقعیت مجازی و تعاملات هوشمند