فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع مدل‌های انتشار (Diffusion Models) برای تولید محتوای بصری هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدل‌های انتشار (Diffusion Models) برای تولید محتوای بصری هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های مولد (Generative Models) در یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی احتمالات و آمار در یادگیری عمیق
• 2. مفاهیم پایه در مدل‌های مولد و توزیع داده‌ها
• 3. معرفی مدل‌های انتشار و تفاوت با مدل‌های مولد سنتی
• 4. مبانی ریاضی فرآیند انتشار رو به جلو
• 5. تبدیل نویز به داده در فرآیند انتشار معکوس
• 6. تخمین نویز با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق
• 7. معماری شبکه عصبی U-Net در مدل‌های انتشار
• 8. نقش تابع هدف در آموزش مدل‌های انتشار
• 9. بررسی فرآیند نمونه‌برداری و تولید تصویر
• 10. مبانی مدل‌های انتشار احتمالاتی (DDPM)
• 11. مقایسه مدل‌های نمره-محور و مدل‌های انتشار
• 12. استفاده از مکانیسم توجه در مدل‌های انتشار
• 13. بهینه‌سازی زمان نمونه‌برداری با مدل‌های DDIM
• 14. مدل‌های انتشار با هدایت کلاس (Class-Guidance)
• 15. تکنیک‌های هدایت بدون کلاس (Classifier-Free Guidance)
• 16. مدل‌های انتشار نهفته (Latent Diffusion Models)
• 17. معرفی فضای نهفته (Latent Space) و نقش انکودرها
• 18. مدل‌های انتشار شرطی و تولید محتوا بر اساس متن
• 19. تکنیک‌های تطبیق متن و تصویر در مدل‌های انتشار
• 20. معماری CLIP و نقش آن در کنترل تولید محتوا
• 21. روش‌های افزایش وضوح تصاویر تولید شده
• 22. کاربردهای مدل‌های انتشار در بازسازی و ترمیم تصاویر
• 23. تکنیک‌های نقاشی مجدد (Inpainting) با مدل‌های انتشار
• 24. تغییر سبک تصاویر با استفاده از مدل‌های انتشار
• 25. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های انتشار بزرگ
• 26. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های انتشار برای داده‌های خاص
• 27. استفاده از مدل‌های انتشار در تولید ویدئو
• 28. مدل‌های انتشار سریع و کاهش گام‌های استنتاج
• 29. بررسی چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در تولید محتوای هوشمند
• 30. ارزیابی کیفیت تصاویر تولید شده با معیارهای کمی
• 31. پیاده‌سازی مدل‌های انتشار با کتابخانه PyTorch
• 32. مدل‌سازی انتشار در محیط‌های محاسباتی توزیع‌شده
• 33. آشنایی با مدل‌های انتشار در حوزه‌های غیرتصویری
• 34. کاربردهای صنعتی مدل‌های انتشار در طراحی و گرافیک
• 35. آینده‌پژوهی مدل‌های مولد در چارچوب فناوری‌های نوین کشور
• 36. بهینه‌سازی استقرار مدل‌های انتشار در سامانه‌های آنلاین
• 37. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌های مولد بصری
• 38. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های انتشار
• 39. ترکیب مدل‌های انتشار با یادگیری تقویتی
• 40. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل انتشار برای تولید تصاویر هنری اسلامی-ایرانی