اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی دستیار هوشمند مکالمه‌محور با جنگو و پایگاه دادهٔ پست‌گرس‌کیوال

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی دستیار هوشمند مکالمه‌محور با جنگو و پایگاه دادهٔ پست‌گرس‌کیوال

موضوع کلی: توسعهٔ نرم‌افزارهای تحت وب با استفاده از چارچوب‌های مدرن

موضوع میانی: ساخت سامانه‌های هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعهٔ وب و هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با جنگو و مفاهیم اولیه
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعهٔ جنگو
• 4. ساختار پروژه‌های جنگو
• 5. مدیریت مدل‌ها در جنگو
• 6. طراحی پایگاه داده با پست‌گرس‌کیوال
• 7. ارتباط جنگو با پست‌گرس‌کیوال
• 8. ایجاد ویوها (Views) در جنگو
• 9. تعریف مسیرها (URLs) در جنگو
• 10. استفاده از قالب‌ها (Templates) در جنگو
• 11. مدیریت فرم‌ها در جنگو
• 12. اعتبارسنجی داده‌ها در فرم‌ها
• 13. مدیریت کاربران و احراز هویت در جنگو
• 14. سطوح دسترسی کاربران
• 15. آشنایی با RESTful API
• 16. پیاده‌سازی API با جنگو REST Framework
• 17. مفاهیم اولیهٔ پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 18. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های NLP در پایتون
• 19. کار با رشته‌ها و متون در پایتون
• 20. پیش‌پردازش متن برای NLP
• 21. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 22. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 23. تبدیل کلمات به ریشه (Lemmatization)
• 24. توکن‌سازی (Tokenization)
• 25. کار با مدل‌های زبانی ساده
• 26. آشنایی با مدل‌های جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 27. استفاده از Word2Vec
• 28. استفاده از GloVe
• 29. ساخت مدل‌های زبانی سفارشی
• 30. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 31. پیاده‌سازی RNN با تنسورفلو/پایتورچ
• 32. کار با حافظهٔ طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 33. پیاده‌سازی LSTM برای پردازش متن
• 34. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای NLP
• 35. کاربرد CNN در دسته‌بندی متن
• 36. آشنایی با مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 37. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
• 38. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 39. آشنایی با مدل‌های BERT
• 40. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های BERT
• 41. ساخت یک مدل زبانی مولد ساده
• 42. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 43. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 44. آشنایی با معماری GPT
• 45. مفاهیم پایه در GPT
• 46. کار با توابع و APIهای مرتبط با GPT
• 47. ساخت یک سیستم پرسش و پاسخ متنی
• 48. بازیابی اطلاعات از پایگاه داده
• 49. پردازش پرسش کاربر
• 50. استخراج اطلاعات کلیدی از پرسش
• 51. ارتباط با مدل زبانی برای پاسخ‌دهی
• 52. طراحی معماری دستیار هوشمند مکالمه‌محور
• 53. مدیریت وضعیت مکالمه
• 54. مدیریت تاریخچهٔ مکالمه
• 55. ترکیب جنگو و مدل NLP
• 56. نمایش نتایج در رابط کاربری
• 57. پیاده‌سازی رابط کاربری ساده با HTML/CSS/JavaScript
• 58. استفاده از AJAX برای ارتباط با بک‌اند
• 59. مدیریت خطاهای احتمالی
• 60. بهینه‌سازی عملکرد مدل NLP
• 61. بهبود دقت پاسخ‌دهی دستیار
• 62. مدیریت ابهام در زبان طبیعی
• 63. استفاده از دانش دامنه (Domain Knowledge)
• 64. آموزش مدل با داده‌های سفارشی
• 65. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ دستیارهای هوشمند
• 66. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 67. امنیت داده‌ها در سیستم
• 68. مقیاس‌پذیری سیستم
• 69. مستندسازی کد و معماری
• 70. اشکال‌زدایی (Debugging) سیستم
• 71. آزمایش و ارزیابی عملکرد دستیار
• 72. تحلیل نتایج آزمون‌ها
• 73. نکات پیشرفته در توسعهٔ جنگو
• 74. تکنیک‌های بهینه‌سازی پایگاه داده
• 75. مدیریت کش (Caching) در جنگو
• 76. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues)
• 77. مقدمه‌ای بر Docker برای استقرار
• 78. استقرار دستیار هوشمند بر روی سرور
• 79. نکات پایانی و جمع‌بندی
• 80. پروژه‌های آینده و مسیر یادگیری
• 81. آشنایی با چارچوب‌های دیگر NLP
• 82. کار با مدل‌های زبانی مولد پیشرفته‌تر
• 83. توسعهٔ ابزارهای کمکی برای دستیار
• 84. پیاده‌سازی قابلیت‌های چندزبانه
• 85. مدیریت صدا در دستیار هوشمند
• 86. پردازش گفتار (Speech Processing)
• 87. تبدیل گفتار به متن (STT)
• 88. تبدیل متن به گفتار (TTS)
• 89. ادغام قابلیت‌های صوتی با دستیار
• 90. آشنایی با مفاهیم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 91. کاربرد یادگیری تقویتی در بهبود مکالمه
• 92. ملاحظات مربوط به داده‌های آموزشی
• 93. انتخاب ساختار مناسب برای مدل
• 94. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌های نرم‌افزاری
• 95. استفاده از ابزارهای تحلیل کد
• 96. بهبود تجربهٔ کاربری (UX)
• 97. اصول طراحی رابط کاربری تعاملی
• 98. آزمایش A/B برای بهبود ویژگی‌ها
• 99. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
• 100. بازخورد کاربران و تکرارپذیری