دوره مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI) همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: علم داده (Data Science)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد
- 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 3. شبکههای عصبی مصنوعی: مبانی و معماری
- 4. یادگیری عمیق: رویکردی نوین به هوش مصنوعی
- 5. مجموعهدادهها و پیشپردازش داده در هوش مصنوعی مولد
- 6. معیارهای ارزیابی مدلهای هوش مصنوعی
- 7. آشنایی با فریمورکهای محبوب هوش مصنوعی (TensorFlow, PyTorch)
- 8. مبانی برنامهنویسی پایتون برای هوش مصنوعی
- 9. تولید متن با استفاده از مدلهای زبانی بزرگ
- 10. مدلهای زبانی: از n-gram تا Transformer
- 11. معماری Transformer: توجه به جزئیات
- 12. Word Embeddings: نمایش برداری کلمات
- 13. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
- 14. تحلیل احساسات با استفاده از هوش مصنوعی
- 15. خلاصهسازی متن با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی
- 16. ترجمه ماشینی: اصول و چالشها
- 17. تولید تصویر با استفاده از شبکههای مولد تخاصمی (GANs)
- 18. معماری GAN: تولید تصاویر واقعی
- 19. شبکههای خودرمزگذار (Autoencoders) و کاربردهای آنها
- 20. تولید موسیقی با استفاده از هوش مصنوعی
- 21. تولید ویدئو با استفاده از هوش مصنوعی
- 22. مدلهای انتشار (Diffusion Models) در تولید تصویر
- 23. تولید صدا و گفتار با استفاده از هوش مصنوعی
- 24. تولید دادههای مصنوعی برای افزایش حجم داده
- 25. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و کاربردهای آن
- 26. هوش مصنوعی مولد در طراحی و معماری
- 27. هوش مصنوعی مولد در پزشکی و تشخیص بیماری
- 28. هوش مصنوعی مولد در بازاریابی و تبلیغات
- 29. هوش مصنوعی مولد در آموزش و پرورش
- 30. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای خلاقانه
- 31. اخلاق در هوش مصنوعی مولد: چالشها و ملاحظات
- 32. حریم خصوصی و امنیت دادهها در هوش مصنوعی مولد
- 33. سوگیری در مدلهای هوش مصنوعی و روشهای کاهش آن
- 34. تفسیرپذیری مدلهای هوش مصنوعی: درک تصمیمات مدل
- 35. بهینهسازی مدلهای هوش مصنوعی برای عملکرد بهتر
- 36. استفاده از GPUها برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی
- 37. مفاهیم پایهای ابررایانش و هوش مصنوعی
- 38. استقرار مدلهای هوش مصنوعی در محیطهای ابری
- 39. APIهای هوش مصنوعی و استفاده از سرویسهای آماده
- 40. آینده هوش مصنوعی مولد: روندها و پیشبینیها
- 41. معرفی ابزارهای توسعه هوش مصنوعی مولد
- 42. کار با کتابخانههای پایتون برای پردازش تصویر
- 43. کار با کتابخانههای پایتون برای پردازش صدا
- 44. مدیریت نسخههای کد و همکاری در پروژههای هوش مصنوعی
- 45. آشنایی با سیستمهای کنترل نسخه (Git)
- 46. روشهای دیباگینگ و تست مدلهای هوش مصنوعی
- 47. تکنیکهای افزایش دقت مدلهای هوش مصنوعی
- 48. انتخاب معماری مناسب برای مسئله مورد نظر
- 49. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
- 50. روشهای مقابله با بیشبرازش (Overfitting)
- 51. روشهای مقابله با کمبرازش (Underfitting)
- 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و استفاده از مدلهای پیشآموزشدیده
- 53. تنظیم دقیق مدلهای پیشآموزشدیده (Fine-tuning)
- 54. تولید متن با کنترل سبک و لحن
- 55. تولید تصویر با کنترل جزئیات و ترکیببندی
- 56. تولید موسیقی با کنترل ژانر و سازبندی
- 57. تولید ویدئو با کنترل صحنهها و افکتها
- 58. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در بازیسازی
- 59. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR)
- 60. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای سه بعدی
- 61. تولید دادههای آموزشی برای مدلهای هوش مصنوعی
- 62. تولید دادههای مصنوعی برای شبیهسازی سناریوهای مختلف
- 63. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای شخصیسازیشده
- 64. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای تعاملی
- 65. هوش مصنوعی مولد و تولید محتوای چندرسانهای
- 66. آشنایی با روشهای اعتبارسنجی مدلهای هوش مصنوعی
- 67. تکنیکهای ارزیابی مدلهای زبانی
- 68. تکنیکهای ارزیابی مدلهای تولید تصویر
- 69. تکنیکهای ارزیابی مدلهای تولید صدا
- 70. بهبود کیفیت دادههای آموزشی
- 71. پاکسازی و استانداردسازی دادهها
- 72. تغییر فرمت دادهها برای سازگاری با مدل
- 73. تولید دادههای مصنوعی برای دادههای نامتعادل
- 74. استفاده از تکنیکهای دادهافزایی (Data Augmentation)
- 75. بررسی موارد استفاده موفق هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف
- 76. آشنایی با چالشهای پیادهسازی هوش مصنوعی مولد در سازمانها
- 77. معرفی منابع آموزشی تکمیلی در زمینه هوش مصنوعی مولد
- 78. آینده مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی مولد
- 79. تأثیر هوش مصنوعی مولد بر جامعه و اقتصاد
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.