اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی دستیارهای هوشمند مکالمه‌محور (چت‌بات)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی دستیارهای هوشمند مکالمه‌محور (چت‌بات)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه نرم‌افزار و برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دستیارهای هوشمند مکالمه‌محور
• 2. مبانی طراحی چت‌بات
• 3. تاریخچه چت‌بات‌ها
• 4. انواع چت‌بات‌ها
• 5. معماری چت‌بات‌ها
• 6. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 7. مفاهیم کلیدی NLP
• 8. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 9. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
• 10. شناسایی اجزای کلام (POS Tagging)
• 11. تجزیه نحوی (Parsing)
• 12. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 13. تحلیل معنایی
• 14. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 15. یادگیری ماشین در NLP
• 16. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 17. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 19. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 20. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
• 21. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 22. توسعه چت‌بات با Python
• 23. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
• 24. کتابخانه‌های کلیدی Python برای NLP
• 25. NLTK و SpaCy
• 26. Gensim و Scikit-learn
• 27. TensorFlow و PyTorch
• 28. چارچوب‌های توسعه چت‌بات
• 29. Rasa
• 30. Dialogflow (با رویکرد سازگار)
• 31. Microsoft Bot Framework (با رویکرد سازگار)
• 32. طراحی جریان مکالمه
• 33. نقشه‌برداری از نیات کاربر (Intent Mapping)
• 34. استخراج موجودیت‌ها (Entity Extraction)
• 35. مدیریت وضعیت مکالمه (State Management)
• 36. طراحی پاسخ‌های چت‌بات
• 37. تولید پاسخ‌های مبتنی بر الگو
• 38. تولید پاسخ‌های مبتنی بر مدل
• 39. پرسوناسازی چت‌بات
• 40. ارزیابی و بهبود چت‌بات
• 41. متریک‌های ارزیابی عملکرد
• 42. تست و اشکال‌زدایی چت‌بات
• 43. یادگیری تقویتی برای چت‌بات‌ها
• 44. کاربرد چت‌بات در خدمات مشتری
• 45. چت‌بات‌های آموزشی
• 46. چت‌بات‌های سازمانی
• 47. چت‌بات‌های سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 48. چت‌بات‌های بانکی (با رعایت قوانین بانک مرکزی)
• 49. اخلاق در توسعه چت‌بات
• 50. حریم خصوصی کاربران
• 51. امنیت داده‌ها در چت‌بات‌ها
• 52. مسائل حقوقی و انطباق با قوانین
• 53. ملاحظات فرهنگی در طراحی چت‌بات
• 54. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 55. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 56. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 57. نحوه کارکرد LLMs
• 58. کاربرد LLMs در تولید متن
• 59. تولید محتوای سازگار با فرهنگ ایرانی
• 60. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 61. ارزیابی کیفیت متن تولیدی
• 62. چالش‌های استفاده از LLMs
• 63. ملاحظات اخلاقی در LLMs
• 64. توسعه دستیارهای هوشمند مکالمه‌محور پیشرفته
• 65. ادغام با سیستم‌های خارجی
• 66. اتصال به پایگاه‌های داده
• 67. استفاده از APIهای خدمات وب
• 68. پیاده‌سازی قابلیت‌های جستجو
• 69. تکنیک‌های شخصی‌سازی پاسخ‌ها
• 70. مدیریت مکالمات پیچیده
• 71. استفاده از گراف‌های دانش
• 72. تکنیک‌های استنتاج در چت‌بات‌ها
• 73. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 74. چالش‌های NLP فارسی
• 75. منابع داده برای NLP فارسی
• 76. ابزارها و کتابخانه‌های NLP فارسی
• 77. آموزش مدل‌های NLP برای زبان فارسی
• 78. توسعه چت‌بات‌های چندزبانه (با تمرکز بر فارسی)
• 79. مبانی یادگیری عمیق برای NLP
• 80. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای متن
• 81. مدل‌های توجه (Attention Mechanisms)
• 82. مدل‌های توالی به توالی (Seq2Seq)
• 83. کاربرد مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 84. BERT و مدل‌های مشابه
• 85. GPT و مدل‌های مشابه
• 86. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 87. توسعه چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مولد
• 88. طراحی تعاملات طبیعی با چت‌بات
• 89. ارائه بازخورد به کاربر
• 90. مدیریت خطاها و ابهامات
• 91. طراحی رابط کاربری چت‌بات
• 92. تست کاربردپذیری چت‌بات
• 93. مطالعات موردی موفق در توسعه چت‌بات
• 94. چت‌بات‌های اداری و دولتی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 95. چت‌بات‌های اطلاع‌رسانی عمومی
• 96. مستندسازی پروژه چت‌بات
• 97. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه چت‌بات
• 98. متدولوژی‌های توسعه نرم‌افزار (Agile)
• 99. کنترل نسخه (Git)
• 100. استقرار (Deployment) چت‌بات