دوره مفاهیم پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش تصویر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مفاهیم پیشرفته در مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش تصویر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و تصویر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترانسفورمرها و کاربرد آن‌ها
• 3. مکانیزم‌های توجه (Attention) در مدل‌های زبانی
• 4. Embedding لغات و نمایش برداری کلمات
• 5. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر: BERT، RoBERTa، و غیره
• 6. Fine-tuning مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 7. تولید متن با مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 9. ترجمه ماشینی عصبی با مدل‌های ترانسفورمر
• 10. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 11. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارها و روش‌ها
• 12. پردازش زبان طبیعی و چالش‌های آن
• 13. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 15. معماری‌های CNN: AlexNet، VGG، ResNet، و غیره
• 16. تشخیص اشیا در تصاویر با استفاده از CNN
• 17. Segmentation تصاویر با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 18. تولید تصویر با استفاده از شبکه‌های GAN
• 19. انتقال سبک در تصاویر با شبکه‌های عصبی
• 20. تشخیص چهره و ویژگی‌های آن
• 21. پردازش تصاویر پزشکی با استفاده از یادگیری عمیق
• 22. مدل‌های Vision Transformer (ViT)
• 23. ترکیب مدل‌های زبانی و پردازش تصویر
• 24. Captioning تصاویر: تولید توضیحات متنی برای تصاویر
• 25. Visual Question Answering (VQA)
• 26. بازیابی تصویر بر اساس متن
• 27. تحلیل احساسات در تصاویر
• 28. شناسایی و دسته‌بندی اشیاء در ویدیو
• 29. تشخیص فعالیت در ویدیو
• 30. تولید ویدیو بر اساس متن
• 31. یادگیری خودنظارتی در پردازش تصویر
• 32. یادگیری انتقالی در پردازش تصویر
• 33. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای پردازش تصویر
• 34. استفاده از GPU و TPU در آموزش مدل‌ها
• 35. مقدمه‌ای بر Cloud Computing و یادگیری عمیق
• 36. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل داده‌های متنی
• 37. کاربرد پردازش تصویر در سیستم‌های نظارتی
• 38. کاربرد مدل‌های زبانی و پردازش تصویر در رباتیک
• 39. اخلاق در استفاده از مدل‌های زبانی و پردازش تصویر
• 40. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در یادگیری عمیق
• 41. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 42. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های بزرگ
• 43. روش‌های کاهش ابعاد در پردازش تصویر
• 44. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) در یادگیری عمیق
• 45. انتخاب ویژگی (Feature Selection) در یادگیری عمیق
• 46. مدیریت داده‌ها و پیش‌پردازش
• 47. نرم‌افزارهای متن‌باز برای یادگیری عمیق: TensorFlow، PyTorch، Keras
• 48. استفاده از API های یادگیری عمیق
• 49. مدل‌های زبانی بزرگ و تولید محتوای خلاقانه
• 50. پردازش تصویر و تشخیص تقلب
• 51. کاربرد مدل‌های زبانی در چت‌بات‌ها
• 52. کاربرد پردازش تصویر در خودروهای خودران
• 53. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از Ensemble Learning
• 54. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 55. تحلیل خطا و رفع اشکال در مدل‌های یادگیری عمیق
• 56. مبانی ریاضی یادگیری عمیق: جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمال
• 57. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و پردازش تصویر