اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند تبدیل متن به پرس‌وجو با استفاده از MongoDB و LangGraph

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند تبدیل متن به پرس‌وجو با استفاده از MongoDB و LangGraph

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعهٔ سامانه‌های هوشمند مبتنی بر زبان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 3. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. مفاهیم اساسی در NLP
• 5. نمایش متنی و واژگان
• 6. مدل‌های زبانی آماری
• 7. مدل‌های زبانی عصبی
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
• 10. شبکه‌های حافظه کوتاه و بلند (GRU)
• 11. ترنسفورمرها و مکانیزم توجه
• 12. مقدمه‌ای بر LangGraph
• 13. مفاهیم اصلی LangGraph
• 14. ساختارهای گراف در LangGraph
• 15. گره‌ها و یال‌ها در LangGraph
• 16. مدیریت وضعیت در LangGraph
• 17. پیاده‌سازی جریان کاری با LangGraph
• 18. مقدمه‌ای بر MongoDB
• 19. مفاهیم پایگاه داده NoSQL
• 20. مدل‌سازی داده در MongoDB
• 21. ذخیره‌سازی اسناد JSON در MongoDB
• 22. پرس‌وجو و فیلتر کردن داده‌ها در MongoDB
• 23. شاخص‌گذاری و بهینه‌سازی عملکرد در MongoDB
• 24. اتصال به MongoDB از طریق Python
• 25. مقدمه‌ای بر عامل‌های تبدیل متن به پرس‌وجو
• 26. کاربرد عامل‌های تبدیل متن به پرس‌وجو
• 27. معماری عامل‌های تبدیل متن به پرس‌وجو
• 28. طراحی رابط کاربری برای عامل‌های هوشمند
• 29. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 30. پاکسازی متن و حذف نویز
• 31. توکنیزاسیون و حذف کلمات توقف
• 32. ریشه‌یابی و استخراج بن‌واژه
• 33. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 34. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 35. تحلیل وابستگی و ساختار جمله
• 36. ساخت مدل‌های زبانی سفارشی
• 37. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های خاص
• 38. ارزیابی مدل‌های زبانی
• 39. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های گراف
• 40. تفاوت پایگاه داده‌های گراف با رابطه‌ای
• 41. مدل‌سازی داده در پایگاه داده‌های گراف
• 42. زبان پرس‌وجوی پایگاه داده‌های گراف
• 43. اتصال به پایگاه داده‌های گراف از طریق Python
• 44. طراحی schema برای پایگاه داده‌های گراف
• 45. ذخیره‌سازی پرس‌وجوهای تولید شده
• 46. مدیریت تاریخچه پرس‌وجوها
• 47. بهینه‌سازی تولید پرس‌وجو
• 48. استفاده از LangGraph برای مدیریت چرخه حیات عامل
• 49. پیاده‌سازی حلقه‌های بازخورد در LangGraph
• 50. مدیریت خطا و بازیابی در LangGraph
• 51. ارزیابی عملکرد عامل در تولید پرس‌وجو
• 52. تست واحد و یکپارچه‌سازی عامل
• 53. استفاده از MongoDB برای ذخیره نتایج پرس‌وجو
• 54. تحلیل نتایج پرس‌وجوهای تولید شده
• 55. بصری‌سازی داده‌های مربوط به پرس‌وجوها
• 56. مقایسه پرس‌وجوهای تولید شده با پرس‌وجوهای مرجع
• 57. بهبود دقت عامل با استفاده از بازخورد
• 58. آموزش تقویتی برای عامل‌های هوشمند
• 59. مقدمه‌ای بر ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 60. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های هوشمند
• 61. امنیت داده‌ها در سامانه‌های تبدیل متن به پرس‌وجو
• 62. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری عامل‌ها
• 63. طراحی عامل‌های هوشمند با رویکرد پایدار
• 64. ملاحظات حقوقی و انطباق با قوانین
• 65. مقایسه رویکردهای مختلف در عامل‌های تبدیل متن به پرس‌وجو
• 66. مطالعات موردی در زمینه عامل‌های تبدیل متن به پرس‌وجو
• 67. آیندهٔ عامل‌های هوشمند و پردازش زبان طبیعی
• 68. توسعهٔ عامل‌های چندوجهی
• 69. عامل‌های هوشمند برای حوزه‌های تخصصی
• 70. پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 71. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 72. استفاده از ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 73. پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند برای زبان فارسی
• 74. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌کاوی
• 75. تکنیک‌های خوشه‌بندی داده‌ها
• 76. تکنیک‌های طبقه‌بندی داده‌ها
• 77. قوانین انجمنی و کشف الگو
• 78. پیش‌بینی و رگرسیون
• 79. ارزیابی مدل‌های داده‌کاوی
• 80. کاربرد داده‌کاوی در بهبود عامل‌های هوشمند
• 81. استفاده از LangGraph برای معماری‌های پیچیده
• 82. طراحی عامل‌های مولد متن
• 83. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 84. کاربرد GANs در پردازش زبان طبیعی
• 85. استفاده از MongoDB برای ذخیره مدل‌های آموزش دیده
• 86. بهینه‌سازی سرعت و مقیاس‌پذیری عامل‌ها
• 87. پایداری و قابلیت اطمینان سامانه‌های هوشمند
• 88. مدیریت نسخه‌بندی در توسعه عامل‌ها
• 89. نکات پیشرفته در LangGraph
• 90. نکات پیشرفته در MongoDB
• 91. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری برای هوش مصنوعی
• 92. استقرار عامل‌های هوشمند در محیط ابری
• 93. امنیت در محیط‌های ابری
• 94. پایش و نگهداری عامل‌های هوشمند
• 95. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه عامل‌ها
• 96. مدیریت پروژه در توسعه سامانه‌های هوشمند
• 97. ارتباط بین علوم داده و مهندسی نرم‌افزار
• 98. کارگاه عملی: پیاده‌سازی یک عامل ساده تبدیل متن به پرس‌وجو
• 99. ارتقاء عامل ساده به یک سامانه پیشرفته
• 100. جمع‌بندی مباحث و گام‌های بعدی