دوره اصول نظری و کاربردهای مدل‌های انتشار (Diffusion Models) در تولید هوشمند داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول نظری و کاربردهای مدل‌های انتشار (Diffusion Models) در تولید هوشمند داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌های مولد (Generative Models) و مبانی ریاضی یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی احتمالات و آمار در یادگیری عمیق
• 2. مفاهیم پایه توابع توزیع احتمال و چگالی احتمال
• 3. نقش فرآیندهای تصادفی در مدل‌سازی داده‌ها
• 4. معرفی مدل‌های مولد و جایگاه مدل‌های انتشار
• 5. مبانی ریاضی مدل‌های مارکوف و زنجیره‌های مارکوف
• 6. فرآیند انتشار رو به جلو و تخریب داده‌ها
• 7. فرآیند انتشار معکوس و بازسازی داده‌ها
• 8. معادله دیفرانسیل تصادفی در مدل‌های انتشار
• 9. تقارن در فیزیک و ارتباط آن با فضای پنهان مدل‌ها
• 10. مفهوم شکست خودبه‌خودی تقارن در مدل‌های مولد
• 11. نقش نویز گاوسی در فرآیند انتشار
• 12. معماری شبکه‌های عصبی در تخمین امتیاز یا اسکور (Score-based models)
• 13. بهینه‌سازی توابع هدف در مدل‌های انتشار
• 14. ارتباط میان مدل‌های انتشار و مدل‌های امتیاز-محور
• 15. تکنیک‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
• 16. روش‌های حل عددی معادلات دیفرانسیل برای تولید داده
• 17. پایداری و همگرایی در مدل‌های انتشار
• 18. الگوریتم‌های یادگیری در فضای پنهان
• 19. تکنیک‌های کاهش ابعاد و استخراج ویژگی‌های ساختاری
• 20. نقش تقارن‌های گروهی در بهبود کیفیت مدل‌های مولد
• 21. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر در مدل‌های انتشار
• 22. کاربرد مدل‌های انتشار در تولید تصاویر با کیفیت بالا
• 23. مدل‌های انتشار شرطی و کنترل تولید داده
• 24. تولید داده‌های متنی با استفاده از مدل‌های انتشار
• 25. مدل‌های انتشار در پردازش سیگنال و صوت
• 26. تکنیک‌های افزایش سرعت نمونه‌برداری در مدل‌های انتشار
• 27. ارزیابی مدل‌های مولد با معیارهای ریاضی
• 28. چالش‌های محاسباتی در آموزش مدل‌های انتشار بزرگ
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های انتشار با فریم‌ورک‌های استاندارد
• 30. روش‌های تنظیم مدل برای کاهش خطای بازسازی
• 31. کاربردهای مدل‌های انتشار در تحلیل داده‌های پزشکی
• 32. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در تولید داده
• 33. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. آینده پژوهی مدل‌های مولد در صنعت و پژوهش
• 35. پروژه‌های عملی در طراحی سیستم‌های تولید هوشمند