فلش‌کارت‌های آموزشی از تولید تا انتساب: ساخت یک پلتفرم منصفانه موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی با رویکرد آینده‌نگرانه

دوره از تولید تا انتساب: ساخت پلتفرم موسیقی هوش مصنوعی از تولید تا انتساب: ساخت یک پلتفرم منصفانه موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی با رویکرد آینده‌نگرانه انقلاب هوش مصنوعی در موسیقی آغاز شده؛ شما معمار آیند...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 99,988 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از تولید تا انتساب: ساخت یک پلتفرم منصفانه موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی با رویکرد آینده‌نگرانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی در موسیقی

موضوع میانی: معماری و کاربردهای هوش مصنوعی مولد در موسیقی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. معرفی دوره: از تولید تا انتساب
  • 2. چیستی هوش مصنوعی در موسیقی و تکامل آن
  • 3. مفهوم "عصر پس از استریم" و چالش‌های آن
  • 4. مروری بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 5. مبانی یادگیری ماشین برای پردازش صوت و موسیقی
  • 6. آشنایی با یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 7. نماهای داده موسیقی: MIDI، صوت، نمادین
  • 8. کاربرد هوش مصنوعی در آهنگسازی و تولید موسیقی
  • 9. ابعاد اخلاقی و حقوقی اولیه هوش مصنوعی در موسیقی
  • 10. اهداف و چشم‌انداز ساخت پلتفرم منصفانه
  • 11. نمایش MIDI و پردازش آن برای هوش مصنوعی
  • 12. تحلیل سیگنال صوتی (Waveform)
  • 13. اسپکتروگرام‌ها و مل-اسپکتروگرام‌ها
  • 14. استخراج ویژگی‌های صوتی: پیچ، ریتم، تیمبر
  • 15. نمایش نمادین موسیقی (نت‌نویسی، آکورد)
  • 16. تحلیل هارمونی و آکورد با هوش مصنوعی
  • 17. تحلیل ریتم و متر موسیقی
  • 18. تشخیص تیمبر و ساز با هوش مصنوعی
  • 19. نمایش متنی برای شعر و اشعار
  • 20. داده‌های چندوجهی (Multimodal) در موسیقی
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای توالی‌های موسیقی
  • 22. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTMs) در موسیقی
  • 23. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید صوت و موسیقی
  • 24. کدگذارهای خودکار متغیر (VAEs) در کاربردهای موسیقی
  • 25. مبانی معماری ترنسفورمر (Transformer)
  • 26. مکانیسم‌های توجه (Attention) در تولید موسیقی
  • 27. مدل‌های GPT-مانند برای تولید موسیقی و شعر
  • 28. مدل‌های انتشار (Diffusion Models) در سنتز صدا
  • 29. مدل‌های مبتنی بر جریان (Flow-based Models)
  • 30. مدل‌های خودرگرسیو (Autoregressive) در آهنگسازی
  • 31. تولید موسیقی غیرخودرگرسیو (Non-Autoregressive)
  • 32. تولید موسیقی مشروط (Conditioned Generation)
  • 33. انتقال سبک (Style Transfer) در موسیقی با هوش مصنوعی
  • 34. تکنیک‌های تولید ملودی
  • 35. تکنیک‌های تولید هارمونی و آکورد
  • 36. تکنیک‌های تولید ریتم و درام
  • 37. تولید کنترپوان و ارکستراسیون
  • 38. مدل‌های تبدیل متن به موسیقی (Text-to-Music)
  • 39. تکمیل و پر کردن قسمت‌های خالی (Infilling) موسیقی
  • 40. جداسازی منبع (Source Separation) و ریمیکس با هوش مصنوعی
  • 41. تولید کامل قطعات موسیقی با هوش مصنوعی
  • 42. هوش مصنوعی برای تولید شعر و ترانه
  • 43. سنتز صدای خواننده (Singing Voice Synthesis)
  • 44. هوش مصنوعی برای طراحی صدا و افکت‌ها
  • 45. سیستم‌های تعاملی تولید موسیقی
  • 46. همکاری انسان-هوش مصنوعی در فرآیند خلاقیت
  • 47. تولید موسیقی شخصی‌سازی شده
  • 48. موسیقی تطبیقی برای بازی‌ها و واقعیت مجازی
  • 49. هوش مصنوعی در گردش کار تولید موسیقی
  • 50. تولید موسیقی بلادرنگ (Real-time Generation)
  • 51. کنترل‌پذیری در تولید موسیقی هوش مصنوعی
  • 52. ارزیابی موسیقی تولید شده: معیارهای عینی و ذهنی
  • 53. مسائل اخلاقی پیشرفته در تولید موسیقی
  • 54. سوگیری (Bias) در مدل‌های مولد موسیقی
  • 55. کاربردهای خلاقانه فراتر از آهنگسازی
  • 56. تعریف عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) در موسیقی
  • 57. اجزای اصلی یک عامل هوش مصنوعی موسیقی
  • 58. اصول طراحی هوش مصنوعی عامل‌محور
  • 59. سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems) در موسیقی
  • 60. معماری‌های توزیع‌شده برای هوش مصنوعی موسیقی
  • 61. نمایش دانش (Knowledge Representation) برای عامل‌های موسیقی
  • 62. تصمیم‌گیری خودکار در عامل‌های موسیقی
  • 63. معماری‌های شناختی برای هوش مصنوعی موسیقی
  • 64. پروتکل‌های ارتباطی برای عامل‌های موسیقی
  • 65. مقیاس‌پذیری معماری عامل‌های هوش مصنوعی
  • 66. استقرار عامل‌های هوش مصنوعی موسیقی در دنیای واقعی
  • 67. کشف موسیقی مبتنی بر عامل
  • 68. انتخاب و پالایش محتوا مبتنی بر عامل
  • 69. هماهنگ‌سازی چندین مدل هوش مصنوعی در یک عامل
  • 70. عامل‌های هوش مصنوعی موسیقی خودبهبودشونده
  • 71. چالش انتساب در محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی
  • 72. درک حق چاپ (Copyright) در عصر دیجیتال
  • 73. هوش مصنوعی و قانون مالکیت فکری
  • 74. استفاده منصفانه (Fair Use) در مقابل نقض حق کپی‌رایت
  • 75. واترمارکینگ و اثرانگشت‌گذاری (Fingerprinting) برای موسیقی هوش مصنوعی
  • 76. ردیابی منشا (Provenance Tracking) برای مدل‌های مولد
  • 77. بلاکچین برای انتساب و حق‌التالیف موسیقی
  • 78. قراردادهای هوشمند (Smart Contracts) برای مجوزهای موسیقی
  • 79. پلتفرم‌های موسیقی غیرمتمرکز
  • 80. چارچوب‌های اخلاقی برای انتساب منصفانه
  • 81. تضمین شفافیت در خلق موسیقی با هوش مصنوعی
  • 82. جبران خسارت به خالقان در عصر هوش مصنوعی
  • 83. نقش فراداده (Metadata) در انتساب
  • 84. مقابله با دیپ‌فیک‌ها و جعل هویت با هوش مصنوعی
  • 85. مطالعات موردی: نبردهای حقوقی در موسیقی هوش مصنوعی
  • 86. الزامات پلتفرم: از تولید تا انتساب
  • 87. مجموعه فناوری (Tech Stack) برای پلتفرم هوش مصنوعی موسیقی
  • 88. طراحی رابط کاربری (UI) برای خلق موسیقی با هوش مصنوعی
  • 89. یکپارچه‌سازی مدل‌های مولد در پلتفرم
  • 90. پیاده‌سازی مکانیزم‌های انتساب
  • 91. طراحی سیستم‌های توزیع حق‌التالیف
  • 92. ساخت موتور توصیه (Recommendation Engine) برای موسیقی هوش مصنوعی
  • 93. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در پلتفرم
  • 94. ملاحظات مقیاس‌پذیری و عملکرد
  • 95. استراتژی‌های تعامل با کاربر
  • 96. مدل‌های کسب درآمد برای پلتفرم‌های موسیقی هوش مصنوعی
  • 97. رعایت قوانین و مقررات حقوقی
  • 98. آینده همکاری انسان-هوش مصنوعی در پلتفرم‌ها
  • 99. چشم‌انداز اکوسیستم موسیقی غیرمتمرکز و منصفانه
  • 100. نقشه راه برای تکامل و نوآوری پلتفرم
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار آمار یادگیری گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلش‌کارت‌های فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه

یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم

با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.

تصویر نمونه اول از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه دوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه سوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه چهارم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید

یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلش‌کارت‌های آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.

تگ‌ها: Music AI Music AI Agent Music Attribution Music Generation Post-Streaming Era انتساب حقوق موسیقی پلتفرم موسیقی هوشمند تولید موسیقی با هوش مصنوعی مالکیت معنوی موسیقی معماری هوش مصنوعی موسیقی هوش مصنوعی در موسیقی هوش مصنوعی منصفانه موسیقی هوش مصنوعی مولد موسیقی هوش مصنوعی و حقوق مولف یادگیری ماشین موسیقی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.