دوره یادگیری عمیق در پردازش همزمان متن و ویدئو: راهنمای عملی، تخصصی و پژوهشی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق در پردازش همزمان متن و ویدئو: راهنمای عملی، تخصصی و پژوهشی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری عمیق برای داده‌های چندرسانه‌ای
• 2. معماری‌های شبکه عصبی برای پردازش ویدئو
• 3. معماری‌های شبکه عصبی برای پردازش متن
• 4. مبانی توجه (Attention) و مکانیزم‌های خودتوجه
• 5. تبدیل‌کننده‌ها (Transformers) در بینایی و زبان
• 6. نمایش‌های مشترک (Joint Embeddings) برای ویدئو و متن
• 7. مجموعه‌های داده استاندارد ویدئو-متن و روش‌های ارزیابی
• 8. پیش‌پردازش ویدئو: استخراج فریم، نمونه‌گیری زمانی، افزایش داده
• 9. پیش‌پردازش متن: توکنیزاسیون، زیرکلمه‌ها، تمیزسازی
• 10. ترازش زمانی (Temporal Alignment) بین ویدئو و متن
• 11. مکانیزم‌های توجه متقاطع (Cross‑Attention) برای fusión چندرسانه‌ای
• 12. مدل‌های پیش‌آموزش_self‑supervised ویدئو-متن (مثل VideoBERT, CLIP‑Video)
• 13. معماری‌های دو برج (Dual‑Encoder) برای بازیابی متقاطع
• 14. معماری‌های یک برج (Fusion Encoder) برای درک عمیق مشترک
• 15. تولید کپشن ویدئو: از SEQ2SEQ تا Transformers مبتنی بر پرامپت
• 16. پاسخ‌دهی به پرسش‌های ویدئویی (Video Question Answering)
• 17. استدلال بصری-زبانی: grounding و localization در ویدئو
• 18. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی خروجی‌های مولد ویدئو-متن
• 19. ارزیابی کیفی: متریک‌های BLEU, METEOR, CIDEr, ROUGE, SPICE
• 20. ارزیابی کمی: دقت بازیابی (Recall@K), MRR, MAP
• 21. تحلیل خطا و تفسیرپذیری مدل‌های ویدئو-متن
• 22. بهینه‌سازی محاسباتی: distillation، pruning، quantization
• 23. استقرار مدل‌ها در محیط‌های تولید (ONNX, TensorRT, TorchServe)
• 24. پایپ‌لاین‌های آموزش مقیاس‌پذیر: داده‌های توزیع‌شده، mixed‑precision
• 25. استفاده از کتابخانه‌های پرکاربرد: PyTorch Lightning, Hugging Face Transformers, DeepSpeed
• 26. طراحی آزمایش‌های پژوهشی: ablation study، hyperparameter search
• 27. موضوعات پیشرفته: یادگیری چندوظیفه، domain adaptation، few‑shot learning
• 28. مدل‌های بزرگ بینایی-زبانی (VLMs) و انطباق با ویدئو
• 29. تولید ویدئو از متن (Text‑to‑Video) و مدل‌های انتشار (Diffusion)
• 30. تولید متن از ویدئو (Video‑to‑Text) با مدل‌های خودرگرسیو
• 31. پردازش ویدئوهای طولانی: حافظه، chunking، hierarchical attention
• 32. پردازش زنده (Real‑time) ویدئو-متن برای برنامه‌های تعاملی
• 33. اخلاقیات، حریم خصوصی و سوگیری در مدل‌های ویدئو-متن
• 34. مطالعات موردی: یوتیوب، تیک‌تاک، پلتفرم‌های آموزشی، نظارت ویدیویی
• 35. روندهای تحقیق فعلی: multimodal foundation models، prompt engineering، instruction tuning
• 36. نوشتن مقاله پژوهشی و گزارش فنی برای پروژه‌های ویدئو-متن
• 37. مدیریت نسخه‌ها و بازتولیدپذیری آزمایش‌ها (MLflow, DVC)
• 38. استفاده از سخت‌افزار تخصصی: GPU، TPU، IPU برای آموزش مقیاس‌بزرگ
• 39. استراتژی‌های داده‌سازی: برچسب‌گذاری خودکار، weak supervision، active learning
• 40. ارزیابیRobustness در برابر تحریف‌های ویدئو و متن
• 41. طراحی API و سرویس‌های میکروسرویس برای استنتاج ویدئو-متن
• 42. معماری‌های مبتنی بر MLP-Mixer و ConvNeXt برای ویدئو
• 43. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) برای غنی‌سازی مدل‌ها
• 44. یادگیری انتقال (Transfer Learning) از مدل‌های زبان بزرگ به ویدئو-متن
• 45. مدل‌سازی رویدادها و تعاملات در ویدئوهای طولانی
• 46. پایش و لاگ‌گیری متریک‌ها در تولید (Production Monitoring)
• 47. استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning) برای داده‌های ویدئو حساس
• 48. توسعه داشبوردهای بصری برای تحلیل عملکرد مدل
• 49. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای مدل‌های پایه ویدئو-متن
• 50. استفاده از یادگیری متضاد (Adversarial Training) برای افزایش استحکام
• 51. معماری‌های مبتنی بر State Space Models (S4, Mamba) برای توالی‌های طولانی
• 52. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) برای آموزش ویدئو-متن
• 53. ارزیابی عادلانه (Fairness) در مدل‌های چندرسانه‌ای
• 54. استفاده از یادگیری تقلید (Imitation Learning) برای کنترل عامل در ویدئو
• 55. طراحی سیستم‌های توصیه مبتنی بر درک ویدئو-متن
• 56. مقدمه بر مدل‌های چندگانه (Mixture of Experts) برای مقیاس‌بندی
• 57. استفاده از یادگیری خودنظارت (Self‑Supervised) برای پیش‌آموزش ویدئو بدون برچسب
• 58. پایان‌نامه و پروژه‌های پیشنهادی برای دانشجویان و محققان