دوره راهنمای کاربردی آموزش و شخصی‌سازی مدل‌های انتشار (Stable Diffusion) در محیط‌های ابری علمی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی آموزش و شخصی‌سازی مدل‌های انتشار (Stable Diffusion) در محیط‌های ابری علمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش مدل‌های مولد تصویر (Generative AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های انتشار و تولید تصویر
• 2. آشنایی با ساختار معماری مدل‌های Stable Diffusion XL
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه در پلتفرم‌های ابری
• 4. مدیریت منابع محاسباتی و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 5. آشنایی با فرمت‌های وزنی مدل و فایل‌های Checkpoint
• 6. آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش مدل
• 7. استانداردهای کیفیت و تنوع در تصاویر آموزشی
• 8. روش‌های پیش‌پردازش و تغییر ابعاد تصاویر
• 9. تکنیک‌های برچسب‌گذاری و توصیف متنی تصاویر
• 10. مفهوم شخصی‌سازی مدل‌ها و کاربرد DreamBooth
• 11. تنظیمات هایپرپارامترها در فرآیند آموزش مدل
• 12. مدیریت حافظه گرافیکی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 13. تحلیل نقش نرخ یادگیری در پایداری آموزش
• 14. بررسی مفهوم Overfitting و راهکارهای پیشگیری از آن
• 15. نحوه ذخیره‌سازی و بازبینی مراحل میانی آموزش
• 16. ارزیابی کیفی خروجی‌های مدل در طول دوره آموزش
• 17. استفاده از LoRA برای بهینه‌سازی شخصی‌سازی مدل
• 18. تفاوت‌های ساختاری آموزش کامل در برابر روش‌های کم‌حجم
• 19. تولید تصاویر با استفاده از مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 20. تنظیمات پرامپت‌نویسی برای هدایت مدل‌های مولد
• 21. استفاده از ابزارهای اصلاحی برای بهبود جزئیات تصویر
• 22. تکنیک‌های افزایش وضوح در تصاویر تولید شده
• 23. مدیریت مدل‌های شخصی‌سازی شده و سازماندهی فایل‌ها
• 24. اصول اخلاقی و رعایت حقوق مالکیت در استفاده از هوش مصنوعی
• 25. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنایع خلاق و طراحی
• 26. بهینه‌سازی مدل برای اجرا در سیستم‌های محلی
• 27. نکات ایمنی و امنیتی در استفاده از مدل‌های منبع‌باز
• 28. روش‌های عیب‌یابی در فرآیند آموزش مدل
• 29. مستندسازی مراحل آموزش برای بازتولید نتایج
• 30. پروژه نهایی: شخصی‌سازی یک مدل بر اساس سبک هنری خاص