دوره جامع تلفیق داده‌های چندحسگری با معماری‌های پیش‌بینی‌کننده مفصل‌بندی‌شده (JEPA) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تلفیق داده‌های چندحسگری با معماری‌های پیش‌بینی‌کننده مفصل‌بندی‌شده (JEPA)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: معماری‌های یادگیری خودپایش و همگام‌سازی حسگرها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری‌های پیش‌بینی‌کننده مفصل‌بندی‌شده (JEPA) و تفاوت آن‌ها با مدل‌های مولد سنتی
• 2. مفاهیم پایه در تلفیق داده‌های چندحسگری (Multi-Sensor Data Fusion) در سیستم‌های هوشمند
• 3. بررسی چالش‌های همگام‌سازی زمان و فضا در جریان داده‌های دریافتی از حسگرهای ناهمجگون
• 4. معماری کدگذار-پیش‌بین در مدل‌های JEPA برای پردازش فضای نهفته (Latent Space)
• 5. یادگیری خودپایش (Self-Supervised Learning) بدون نیاز به برچسب در محیط‌های چندحسگری
• 6. پیاده‌سازی مکانیسم‌های پیش‌بینی بازنمایی (Representation Prediction) در فضای پنهان
• 7. مدیریت نویز، ناپایداری و داده‌های گم‌شده در جریان ورودی حسگرها با رویکرد JEPA
• 8. تلفیق داده‌های تصویری (Vision) و حسگرهای حرکتی در سیستم‌های ترکیبی
• 9. استفاده از مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) در ترکیب خروجی چند حسگر
• 10. طراحی تابع هزینه و بهینه‌سازی مبتنی بر انرژی در مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 11. مدل‌سازی پویایی‌های محیطی با استفاده از بردارهای حالت نهفته در شبکه JEPA
• 12. پیاده‌سازی عملی ماژول‌های استخراج ویژگی برای حسگرهای اینترنت اشیاء (IoT)
• 13. تلفیق داده‌های رادار، لایدار و دوربین در خودروهای خودران با معماری JEPA
• 14. مقایسه عملکرد مدل‌های JEPA با شبکه‌های کنتراستیو (Contrastive Learning) در فیوژن داده
• 15. ارزیابی پایداری و همگرایی مدل‌های پیش‌بینی در شرایط حضور داده‌های متناقض
• 16. بهینه‌سازی مصرف محاسباتی و کاهش ابعاد داده‌های کلان در لبه شبکه (Edge AI)
• 17. تشخیص ناهنجاری و پیش‌بینی خطاهای سخت‌افزاری حسگرها از روی الگوهای نهفته
• 18. پیاده‌سازی پایپ‌لاین کامل پردازش داده‌های حسگری با فریم‌ورک‌های عمیق
• 19. مطالعه موردی و پیاده‌سازی پروژه عملی تلفیق حسگرها برای یک سیستم رباتیک
• 20. ارائه راهکارهای مقیاس‌پذیری و توسعه مدل‌های JEPA برای سیستم‌های بلادرنگ بزرگ‌مقیاس