اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی توسعه دستیارهای مجازی مبتنی بر درک زبان طبیعی با مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه دستیارهای مجازی مبتنی بر درک زبان طبیعی با مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم اساسی مدل‌های زبانی
• 3. تاریخچه مدل‌های زبانی
• 4. انواع مدل‌های زبانی
• 5. واژگان و توکن‌سازی در مدل‌های زبانی
• 6. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 7. کدگذاری متن: از Bag-of-Words تا Word Embeddings
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش زبان
• 9. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 10. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
• 11. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 12. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 13. معماری Encoder-Decoder در ترنسفورمرها
• 14. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 15. BERT: یک مدل زبانی پیشگام
• 16. GPT: مدل‌های زبانی مولد
• 17. فاین‌تونینگ (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 18. ارزیابی مدل‌های زبانی: معیارهای کلیدی
• 19. دقت، صحت و بازیابی در پردازش زبان طبیعی
• 20. پیچیدگی محاسباتی و کارایی مدل‌ها
• 21. مجموعه داده‌ها و منابع متنی برای آموزش مدل‌ها
• 22. قوانین و مقررات مربوط به محتوای دیجیتال در ایران
• 23. موازین شرعی در تولید محتوا
• 24. اصول خانواده در روابط انسانی
• 25. چارچوب بانکداری بدون ربا در ایران
• 26. مقررات بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران
• 27. استانداردهای وزارت بهداشت در علوم پزشکی
• 28. موازین وزارت ارشاد در هنر و سینما
• 29. فقه جعفری و احکام اسلامی مرتبط
• 30. اصول کلام اسلامی شیعه
• 31. عرفان اسلامی و مبانی آن
• 32. مدل‌سازی زبان برای وظایف مختلف
• 33. طبقه‌بندی متن
• 34. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 35. استخراج رابطه بین موجودیت‌ها
• 36. خلاصه‌سازی متن
• 37. ترجمه ماشینی
• 38. پاسخ به پرسش (Question Answering)
• 39. تولید متن (Text Generation)
• 40. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 41. تشخیص اسپم
• 42. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
• 43. توسعه دستیارهای مجازی: مفاهیم اولیه
• 44. معماری دستیارهای مجازی
• 45. مراحل درک زبان طبیعی (NLU)
• 46. تشخیص قصد کاربر (Intent Recognition)
• 47. استخراج موجودیت‌ها (Entity Extraction)
• 48. مدیریت دیالوگ (Dialogue Management)
• 49. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 50. طراحی جریان مکالمه
• 51. مدل‌های مبتنی بر قوانین برای مدیریت دیالوگ
• 52. مدل‌های آماری برای مدیریت دیالوگ
• 53. یادگیری تقویتی در مدیریت دیالوگ
• 54. تست و ارزیابی دستیارهای مجازی
• 55. کاربرد دستیارهای مجازی در خدمات عمومی
• 56. دستیارهای مجازی در آموزش
• 57. دستیارهای مجازی در بهداشت و درمان
• 58. دستیارهای مجازی در بانکداری و مالی
• 59. دستیارهای مجازی در خدمات مشتریان
• 60. ملاحظات امنیتی در دستیارهای مجازی
• 61. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 62. مصرف بهینه منابع محاسباتی
• 63. پیاده‌سازی دستیارهای مجازی با استفاده از فریم‌ورک‌های متن‌باز
• 64. TensorFlow و Keras برای NLP
• 65. PyTorch برای NLP
• 66. NLTK و SpaCy برای پردازش زبان
• 67. فریم‌ورک‌های تخصصی دستیار مجازی
• 68. Dialogflow (با رویکرد سازگار)
• 69. Rasa (با رویکرد سازگار)
• 70. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در طراحی دستیار مجازی
• 71. انطباق با ارزش‌های ایرانی-اسلامی
• 72. پرهیز از ترویج الگوهای غربی
• 73. رعایت حدود شرعی در تولید محتوا
• 74. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
• 75. مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 76. شفافیت در عملکرد دستیارهای مجازی
• 77. مدل‌های زبان کوچک‌تر و کارآمدتر
• 78. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
• 79. توزیع بار محاسباتی برای دستیارهای مجازی
• 80. استفاده از مدل‌های زبانی محلی (Low-Resource Languages)
• 81. مباحث پیشرفته در درک زبان طبیعی
• 82. مدل‌های زبانی چندزبانه
• 83. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 84. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 85. ابزارها و منابع فارسی برای NLP
• 86. تکنیک‌های تشخیص لهجه و گویش
• 87. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های حجیم
• 88. مدیریت داده‌های زبانی در سازمان‌ها
• 89. استفاده از دستیارهای مجازی برای خودکارسازی فرآیندها
• 90. آینده دستیارهای مجازی و پردازش زبان طبیعی
• 91. پژوهش‌های نوین در حوزه مدل‌های زبانی
• 92. تأثیر فناوری‌های نوین بر تعامل انسان و ماشین
• 93. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 94. اخلاق حرفه‌ای در توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
• 95. نقش دستیارهای مجازی در تحقق اقتصاد مقاومتی