فلش‌کارت‌های آموزشی هوش مصنوعی در درک عمیق محتوای ویدئویی و متنی: رویکردهای پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی در درک عمیق محتوای ویدئویی و متنی: رویکردهای پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: پردازش همزمان متن و ویدئو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و درک محتوا
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. یادگیری ماشین در تحلیل متنی
• 4. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 5. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
• 6. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 7. مبانی بینایی ماشین
• 8. یادگیری عمیق در بینایی ماشین
• 9. شبکه‌های کانولوشنال (CNN)
• 10. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و LSTM
• 11. ترنسفورمرها و توجه (Attention)
• 12. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 13. آموزش و تنظیم دقیق مدل‌های زبانی
• 14. درک معنایی متن
• 15. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 16. تحلیل احساسات و نظرات
• 17. استخراج رابطه و دانش
• 18. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 19. ترجمه ماشینی پیشرفته
• 20. تولید متن خلاقانه و کاربردی
• 21. پردازش ویدئو: فریم‌ها و دنباله‌ها
• 22. استخراج ویژگی از ویدئو
• 23. تشخیص اشیاء در ویدئو
• 24. ردیابی اشیاء در ویدئو
• 25. تشخیص صحنه و رویداد در ویدئو
• 26. تحلیل حرکات و رفتار در ویدئو
• 27. درک زمانی در ویدئو
• 28. ترکیب متن و ویدئو
• 29. مدل‌های چندوجهی (Multimodal)
• 30. یادگیری تقویتی (RL) در درک محتوا
• 31. کاربرد RL در بهبود مدل‌های زبانی
• 32. کاربرد RL در بهبود مدل‌های بینایی
• 33. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. تشریح تصمیمات مدل‌های زبانی
• 35. تشریح تصمیمات مدل‌های بینایی
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و درک محتوا
• 37. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 38. کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 39. حریم خصوصی در داده‌های ویدئویی و متنی
• 40. امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 41. حملات متقابل (Adversarial Attacks)
• 42. روش‌های دفاع در برابر حملات متقابل
• 43. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش فارسی
• 44. تحلیل محتوای آموزشی متنی
• 45. تحلیل محتوای آموزشی ویدئویی
• 46. سیستم‌های توصیه‌گر محتوای آموزشی
• 47. شخصی‌سازی یادگیری با هوش مصنوعی
• 48. ارزیابی کیفیت محتوای تولیدی
• 49. روش‌های ارزیابی مدل‌های NLP
• 50. روش‌های ارزیابی مدل‌های بینایی
• 51. معیارهای ارزیابی مدل‌های چندوجهی
• 52. پردازش زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 53. استفاده از منابع فارسی در آموزش مدل‌ها
• 54. فرهنگ لغت و پیکره‌های زبانی فارسی
• 55. مدل‌های زبانی فارسی: پیشرفت‌ها
• 56. مدل‌های بینایی فارسی: پیشرفت‌ها
• 57. استانداردهای تولید محتوای آموزشی اسلامی
• 58. کاربرد هوش مصنوعی در احکام شرعی (با احتیاط)
• 59. تحلیل متون فقهی با NLP
• 60. استخراج قوانین از متون شرعی
• 61. هوش مصنوعی در ترویج معارف دینی (با رویکرد علمی)
• 62. تحلیل مفاهیم قرآنی با NLP
• 63. تفسیر روایات با کمک هوش مصنوعی (با احتیاط)
• 64. پردازش متون عرفانی (با چارچوب رسمی)
• 65. مدل‌سازی داده‌های تاریخی ایران
• 66. تحلیل اسناد تاریخی با NLP
• 67. پردازش تصاویر آثار باستانی
• 68. هوش مصنوعی در پژوهش‌های علمی
• 69. پیش‌بینی روند تحقیقات علمی
• 70. شناسایی مقالات مرتبط علمی
• 71. استخراج دانش از مقالات علمی
• 72. مدیریت دانش سازمانی با هوش مصنوعی
• 73. تحلیل داده‌های اقتصادی (مطابق قوانین)
• 74. مدل‌سازی ریسک در حوزه مالی (مطابق قوانین)
• 75. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها
• 76. هوش مصنوعی در صنعت (با رعایت استانداردها)
• 77. هوش مصنوعی در کشاورزی (با رعایت استانداردها)
• 78. هوش مصنوعی در سلامت (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 79. تحلیل تصاویر پزشکی با بینایی ماشین
• 80. پردازش پرونده‌های الکترونیک سلامت
• 81. هوش مصنوعی در مدیریت شهری (با رویکرد بومی)
• 82. تحلیل داده‌های ترافیکی
• 83. بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 84. هوش مصنوعی در هنر و فرهنگ (با رعایت چارچوب)
• 85. تحلیل آثار هنری
• 86. تولید محتوای هنری (با رویکرد سازگار)
• 87. حقوق مالکیت فکری در محتوای هوش مصنوعی
• 88. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در عمل
• 89. ابزارها و فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
• 90. محیط‌های توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 91. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 92. آینده هوش مصنوعی و درک محتوا
• 93. چالش‌های پیش رو در حوزه درک محتوا
• 94. فرصت‌های جدید برای هوش مصنوعی در ایران
• 95. مباحث پیشرفته در مدل‌های زبانی
• 96. مباحث پیشرفته در مدل‌های بینایی
• 97. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 98. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 99. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 100. پردازش زبان طبیعی در هوش مصنوعی