دوره بینایی ماشین و LLMs چندوجهی: هم‌افزایی داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بینایی ماشین و LLMs چندوجهی: هم‌افزایی داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مقدمه‌ای بر LLMs چندوجهی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی LLMهای چندوجهی و تفاوت آن‌ها با مدل‌های زبانی متنی
• 2. مبانی بینایی ماشین و درک محتوای تصویری
• 3. ساختار داده‌های چندوجهی و نقش متن، تصویر و ویدئو
• 4. معماری مدل‌های Vision-Language
• 5. تبدیل تصویر به نمایش‌های قابل پردازش برای LLM
• 6. Embeddingهای تصویری و متنی و فضای مشترک چندوجهی
• 7. هم‌ترازسازی متن و تصویر در مدل‌های چندوجهی
• 8. مکانیزم‌های Attention در پردازش هم‌زمان متن و تصویر
• 9. اتصال Encoderهای بینایی به مدل‌های زبانی
• 10. پردازش توکن‌های تصویری در LLMهای چندوجهی
• 11. درک معنایی تصویر با کمک مدل‌های زبانی
• 12. پرامپت‌نویسی چندوجهی برای تحلیل تصاویر
• 13. طراحی ورودی‌های ترکیبی متن و تصویر
• 14. پرسش و پاسخ بصری با LLMهای چندوجهی
• 15. توصیف و کپشن‌گذاری خودکار تصاویر
• 16. استخراج اطلاعات ساختاریافته از تصاویر
• 17. تشخیص اشیا و تحلیل روابط میان اشیا
• 18. تحلیل صحنه و درک زمینه در تصاویر
• 19. ترکیب OCR با LLMهای چندوجهی
• 20. تحلیل اسناد، فرم‌ها و جداول با مدل‌های چندوجهی
• 21. تحلیل نمودارها و داده‌های بصری با LLM
• 22. درک تصاویر پزشکی و علمی با رویکرد چندوجهی
• 23. تحلیل تصاویر صنعتی و کنترل کیفیت با مدل‌های چندوجهی
• 24. ترکیب داده‌های تصویری با داده‌های متنی سازمانی
• 25. ادغام داده‌های چندوجهی برای افزایش دقت استنتاج
• 26. مدیریت ناسازگاری میان اطلاعات متنی و تصویری
• 27. تشخیص ابهام و عدم قطعیت در داده‌های چندوجهی
• 28. ارزیابی کیفیت داده‌های ورودی در سامانه‌های چندوجهی
• 29. پیش‌پردازش، پاک‌سازی و نرمال‌سازی تصاویر
• 30. تقسیم‌بندی تصاویر برای تحلیل دقیق‌تر توسط LLM
• 31. انتخاب و فشرده‌سازی اطلاعات بصری برای کاهش هزینه پردازش
• 32. مدیریت زمینه و حافظه در وظایف چندوجهی
• 33. استفاده از تصاویر متعدد در یک درخواست چندوجهی
• 34. تحلیل ویدئو با LLMهای چندوجهی
• 35. ترکیب فریم‌های ویدئو با اطلاعات متنی
• 36. استدلال چندمرحله‌ای روی داده‌های تصویری
• 37. Visual Grounding و اتصال پاسخ به بخش‌های تصویر
• 38. تشخیص خطا و توهم در خروجی‌های چندوجهی
• 39. اعتبارسنجی پاسخ‌های مدل با داده‌های بصری
• 40. طراحی معیارهای ارزیابی برای وظایف Vision-Language
• 41. مقایسه عملکرد مدل‌های چندوجهی در وظایف بینایی
• 42. ساخت مجموعه‌داده برای آموزش و ارزیابی چندوجهی
• 43. برچسب‌گذاری و حاشیه‌نویسی داده‌های تصویری و متنی
• 44. افزایش داده برای مجموعه‌داده‌های چندوجهی
• 45. تنظیم دقیق مدل‌های Vision-Language با داده‌های اختصاصی
• 46. Fine-Tuning و Instruction Tuning برای وظایف چندوجهی
• 47. یادگیری انتقالی در سامانه‌های بینایی و زبان
• 48. بهینه‌سازی پرامپت برای مدل‌های چندوجهی
• 49. طراحی زنجیره‌های پردازش برای تحلیل چندوجهی
• 50. اتصال LLMهای چندوجهی به ابزارهای بینایی ماشین
• 51. ساخت سامانه‌های RAG چندوجهی با داده‌های تصویری
• 52. بازیابی اسناد و تصاویر برای پاسخ‌گویی چندوجهی
• 53. ترکیب دانش پایگاه داده با ورودی‌های بصری
• 54. طراحی Pipeline کامل برای پردازش داده‌های چندوجهی
• 55. بهینه‌سازی سرعت و هزینه استنتاج چندوجهی
• 56. مدیریت حریم خصوصی داده‌های تصویری و متنی
• 57. کاهش ریسک افشای اطلاعات حساس در پردازش چندوجهی
• 58. آزمون مقاومت مدل‌های چندوجهی در برابر ورودی‌های مخرب
• 59. طراحی پروژه عملی تحلیل تصویر با LLM چندوجهی
• 60. پیاده‌سازی سامانه پرسش و پاسخ مبتنی بر تصویر
• 61. ارزیابی نهایی یک سیستم بینایی و LLM چندوجهی