دوره ساخت ربات‌های گفتگو با PyTorch همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ربات‌های گفتگو با PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ساخت ربات‌های گفتگو
• 2. آشنایی با مفاهیم پردازش زبان طبیعی
• 3. اصول اولیه یادگیری ماشین
• 4. مبانی شبکه‌های عصبی
• 5. معرفی کتابخانه PyTorch
• 6. نصب و راه‌اندازی PyTorch
• 7. ساختار داده‌ها در PyTorch
• 8. تانسورها و عملیات پایه
• 9. لایه‌های شبکه‌های عصبی
• 10. تابع فعال‌سازی و پس‌انتشار
• 11. بهینه‌سازها در PyTorch
• 12. مدیریت داده‌ها و پیش‌پردازش
• 13. کار با داده‌های متنی
• 14. بردارسازی کلمات (Word Embeddings)
• 15. Word2Vec و GloVe
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 18. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 19. ساخت مدل‌های توالی به توالی (Seq2Seq)
• 20. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 21. پیاده‌سازی مدل Seq2Seq با PyTorch
• 22. آموزش مدل Seq2Seq
• 23. ارزیابی مدل‌های زبان
• 24. متریک‌های ارزیابی مدل‌های گفتگو
• 25. آموزش یک مدل زبان ساده
• 26. تولید متن با مدل‌های زبان
• 27. ساخت ربات‌های پاسخگو به پرسش
• 28. مدل‌های مبتنی بر بازیابی (Retrieval-based)
• 29. مدل‌های مبتنی بر تولید (Generative-based)
• 30. معرفی مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 31. معماری ترنسفورمر
• 32. مکانیزم خود-توجه (Self-Attention)
• 33. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده
• 34. BERT و کاربردهای آن
• 35. GPT و معماری آن
• 36. Fine-tuning مدل‌های ترنسفورمر
• 37. ساخت ربات گفتگو با BERT
• 38. ساخت ربات گفتگو با GPT
• 39. مدیریت گفتگو و حفظ وضعیت
• 40. طراحی جریان گفتگو
• 41. مدل‌سازی نیت کاربر (Intent Recognition)
• 42. استخراج موجودیت (Entity Extraction)
• 43. مدیریت دیالوگ (Dialogue Management)
• 44. استراتژی‌های پاسخ‌دهی
• 45. افزایش دقت در درک زبان طبیعی
• 46. مدیریت ابهام در زبان
• 47. تکنیک‌های پیشرفته بردارسازی
• 48. استفاده از مدل‌های بزرگ زبان (LLMs)
• 49. ملاحظات اخلاقی در ساخت ربات‌های گفتگو
• 50. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 51. شفافیت در عملکرد ربات‌های گفتگو
• 52. پرهیز از سوگیری در مدل‌ها
• 53. انطباق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران
• 54. اصول شرعی در تولید محتوا
• 55. ضوابط محتوای دیجیتال
• 56. کاربرد ربات‌های گفتگو در آموزش
• 57. طراحی ربات‌های آموزشی تعاملی
• 58. ساخت ربات‌های پرسش و پاسخ درسی
• 59. ربات‌های راهنمای یادگیری
• 60. ربات‌های تمرین و تکرار
• 61. کاربرد ربات‌های گفتگو در خدمات عمومی
• 62. ربات‌های پاسخگوی سوالات متداول
• 63. ربات‌های راهنمای شهروندی
• 64. ربات‌های اطلاع‌رسانی فرهنگی
• 65. ربات‌های پشتیبانی کاربران
• 66. کاربرد ربات‌های گفتگو در سلامت
• 67. ربات‌های پرسشگر اولیه علائم
• 68. ربات‌های یادآوری داروها
• 69. ربات‌های ارائه اطلاعات سلامت
• 70. کاربرد ربات‌های گفتگو در کسب‌وکار
• 71. ربات‌های پشتیبانی مشتریان
• 72. ربات‌های فروش و بازاریابی
• 73. ربات‌های جمع‌آوری بازخورد
• 74. بهبود تجربه کاربری در ربات‌های گفتگو
• 75. تست و عیب‌یابی ربات‌های گفتگو
• 76. استقرار ربات‌های گفتگو
• 77. نظارت و به‌روزرسانی ربات‌های گفتگو
• 78. آینده ربات‌های گفتگو
• 79. نوآوری در معماری‌های شبکه‌های عصبی
• 80. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در ربات‌های گفتگو
• 81. ربات‌های گفتگو چندزبانه
• 82. ربات‌های گفتگو با قابلیت درک احساسات
• 83. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
• 84. انتخاب چارچوب مناسب
• 85. مدیریت منابع محاسباتی
• 86. مقایسه PyTorch با TensorFlow
• 87. بهینه‌سازی مدل برای اجرا
• 88. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های اختصاصی
• 89. روش‌های ارزیابی کیفی ربات‌های گفتگو
• 90. مستندسازی ربات‌های گفتگو
• 91. توسعه مداوم و یادگیری از تعاملات
• 92. نکات پیشرفته در معماری ترنسفورمر
• 93. مدل‌های زبان تولیدی پیشرفته
• 94. کاربرد ربات‌های گفتگو در پژوهش
• 95. مبانی حقوقی و شرعی در فناوری
• 96. اصول انطباق در توسعه نرم‌افزار
• 97. طراحی رابط کاربری موثر برای ربات‌ها
• 98. ساخت ربات‌های گفتگو با رویکرد اسلامی
• 99. اصول تعامل ربات با کاربر در چارچوب شرع
• 100. ملاحظات فرهنگی در طراحی ربات‌های گفتگو