دوره اتوماسیون فرایند ثبت و طبقه‌بندی شکایات با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون فرایند ثبت و طبقه‌بندی شکایات با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت شکایات مشتری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به اتوماسیون فرایند
• 2. ضرورت اتوماسیون در سازمان‌ها
• 3. فرایند سنتی ثبت و طبقه‌بندی شکایات
• 4. چالش‌های فرایند دستی
• 5. مزایای اتوماسیون فرایند شکایات
• 6. اهداف اصلی پروژه
• 7. مرور کلی بر ابزارها و تکنولوژی‌ها
• 8. معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 9. محیط توسعه پایتون (IDE)
• 10. نصب و پیکربندی پایتون
• 11. مفاهیم پایه پایتون: متغیرها و انواع داده
• 12. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها
• 13. حلقه‌ها در پایتون
• 14. توابع در پایتون
• 15. ماژول‌ها و بسته‌های پایتون
• 16. مدیریت خطاها و استثناها در پایتون
• 17. کار با فایل‌ها در پایتون
• 18. مقدمه به پایگاه داده‌ها
• 19. انواع پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 20. آشنایی با SQLite
• 21. نصب و راه‌اندازی SQLite
• 22. اتصال به پایگاه داده SQLite با پایتون
• 23. ایجاد جداول در SQLite
• 24. درج داده‌ها در جداول SQLite
• 25. بازیابی داده‌ها از جداول SQLite
• 26. به‌روزرسانی و حذف داده‌ها در SQLite
• 27. مدیریت تراکنش‌ها در SQLite
• 28. مقدمه به پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 29. کاربرد NLP در طبقه‌بندی شکایات
• 30. کتابخانه‌های NLP در پایتون
• 31. نصب کتابخانه NLTK
• 32. پردازش متن: توکن‌سازی
• 33. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 34. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 35. نمایش متنی: Bag of Words
• 36. نمایش متنی: TF-IDF
• 37. مقدمه به یادگیری ماشین
• 38. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
• 39. یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متن
• 40. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
• 41. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و تست
• 42. معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 43. الگوریتم Naive Bayes
• 44. الگوریتم Support Vector Machine (SVM)
• 45. الگوریتم Logistic Regression
• 46. ارزیابی عملکرد مدل
• 47. معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy)
• 48. معیارهای ارزیابی: صحت (Precision)
• 49. معیارهای ارزیابی: بازیابی (Recall)
• 50. معیارهای ارزیابی: امتیاز F1
• 51. مدیریت داده‌های شکایات
• 52. ساختار داده‌ای شکایات
• 53. طراحی پایگاه داده برای شکایات
• 54. فیلدهای اصلی جدول شکایات
• 55. فیلدهای اضافی برای طبقه‌بندی
• 56. مراحل پیاده‌سازی سیستم
• 57. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های خام
• 58. توسعه ماژول ثبت شکایت
• 59. توسعه ماژول طبقه‌بندی خودکار
• 60. توسعه رابط کاربری (UI)
• 61. انتخاب تکنولوژی UI
• 62. پیاده‌سازی فرم ثبت شکایت
• 63. نمایش لیست شکایات
• 64. قابلیت جستجو در شکایات
• 65. قابلیت فیلتر کردن شکایات
• 66. مدیریت وضعیت شکایات
• 67. گزارش‌گیری از شکایات
• 68. اتصال به پایگاه داده از طریق UI
• 69. ذخیره شکایت ثبت شده در پایگاه داده
• 70. بازیابی شکایات برای نمایش
• 71. اعمال مدل طبقه‌بندی بر روی شکایات جدید
• 72. نمایش نتایج طبقه‌بندی
• 73. نحوه آموزش و به‌روزرسانی مدل
• 74. اعتبارسنجی مدل بر روی داده‌های جدید
• 75. مدیریت خطاهای احتمالی در فرایند
• 76. لاگ‌برداری از عملیات سیستم
• 77. امنیت سیستم در مقابل حملات
• 78. مدیریت دسترسی کاربران
• 79. تست و اشکال‌زدایی سیستم
• 80. مستندسازی پروژه
• 81. مراحل استقرار سیستم
• 82. نکات پیشرفته در اتوماسیون
• 83. استفاده از یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی
• 84. شناسایی خودکار موضوعات شکایات
• 85. توصیه شکایات مشابه
• 86. اتوماسیون پاسخگویی اولیه
• 87. مقایسه با راهکارهای آماده
• 88. آینده اتوماسیون فرایند شکایات
• 89. بهبود مستمر سیستم
• 90. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته‌تر
• 91. بهینه‌سازی عملکرد سیستم
• 92. نکات پایانی برای توسعه‌دهندگان