دوره ساخت دستیار مکالمه‌ای هوشمند با استفاده از ابزارهای نوین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت دستیار مکالمه‌ای هوشمند با استفاده از ابزارهای نوین

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: دستیارهای هوشمند و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی توسعه نرم‌افزار هوشمند
• 2. معرفی پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم کلیدی دستیارهای مکالمه‌ای
• 4. معماری دستیارهای هوشمند
• 5. مقدمه‌ای بر Canopy
• 6. نصب و پیکربندی Canopy
• 7. کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 8. مفاهیم Anyscale Endpoints
• 9. اتصال به Anyscale Endpoints
• 10. مدیریت داده‌ها در دستیارهای هوشمند
• 11. پیش‌پردازش متن
• 12. توکن‌سازی و نرمال‌سازی
• 13. مدل‌های زبانی آماری
• 14. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 16. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTMs)
• 17. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
• 18. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
• 19. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 20. کار با مدل‌های ترنسفورمر از پیش آموزش‌دیده
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 22. مفهوم Prompt Engineering
• 23. نوشتن پرامپت‌های مؤثر
• 24. تکنیک‌های پیشرفته Prompt Engineering
• 25. طراحی جریان مکالمه
• 26. مدیریت حالت مکالمه
• 27. ذخیره‌سازی تاریخچه مکالمه
• 28. بازیابی اطلاعات از پایگاه دانش
• 29. پایگاه‌های دانش برداری (Vector Databases)
• 30. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های دانش برداری
• 31. کار با پایگاه‌های دانش مانند ChromaDB
• 32. شاخص‌گذاری و جستجو در پایگاه‌های دانش
• 33. ادغام Canopy با پایگاه‌های دانش
• 34. توسعه عوامل (Agents) هوشمند
• 35. مفهوم عوامل در هوش مصنوعی
• 36. طراحی عوامل با Canopy
• 37. استفاده از ابزارها (Tools) توسط عوامل
• 38. اتصال عوامل به APIهای خارجی
• 39. مدیریت خطاهای عوامل
• 40. تست و ارزیابی دستیارهای مکالمه‌ای
• 41. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 42. سناریوهای تست
• 43. دیباگ کردن دستیارهای هوشمند
• 44. بهینه‌سازی عملکرد دستیارهای مکالمه‌ای
• 45. مقیاس‌پذیری دستیارهای هوشمند
• 46. ملاحظات امنیتی در توسعه دستیارهای هوشمند
• 47. اصول حفظ حریم خصوصی
• 48. مدیریت دسترسی‌ها
• 49. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 50. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 51. کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 52. شفافیت در دستیارهای هوشمند
• 53. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
• 54. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد
• 55. تولید متن خلاقانه
• 56. ترجمه ماشینی مبتنی بر LLMs
• 57. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 58. پاسخ به پرسش با LLMs
• 59. مقدمه‌ای بر Anyscale
• 60. معماری Anyscale
• 61. استقرار مدل‌ها در Anyscale
• 62. مدیریت منابع در Anyscale
• 63. مانیتورینگ و لاگینگ در Anyscale
• 64. کاربرد دستیارهای مکالمه‌ای در کسب‌وکار
• 65. دستیارهای خدمات مشتری
• 66. دستیارهای فروش و بازاریابی
• 67. دستیارهای آموزشی
• 68. کاربرد دستیارهای مکالمه‌ای در سازمان‌های دولتی
• 69. ارائه خدمات عمومی
• 70. مدیریت اطلاعات
• 71. دستیارهای هوشمند در حوزه سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 72. اطلاعات پزشکی اولیه
• 73. یادآوری داروها
• 74. مقدمه‌ای بر پردازش گفتار
• 75. تشخیص گفتار (Speech Recognition)
• 76. تولید گفتار (Speech Synthesis)
• 77. ادغام پردازش گفتار با دستیارهای مکالمه‌ای
• 78. اصول طراحی رابط کاربری (UI/UX) برای دستیارهای مکالمه‌ای
• 79. طراحی بصری مکالمات
• 80. تجربه کاربری روان
• 81. آینده دستیارهای مکالمه‌ای
• 82. روندهای نوظهور در LLMs
• 83. توسعه دستیارهای چندوجهی (Multimodal)
• 84. هوش مصنوعی مسئولانه و پایدار
• 85. مستندسازی پروژه دستیار مکالمه‌ای
• 86. نکات پایانی و جمع‌بندی
• 87. یادگیری مداوم در حوزه هوش مصنوعی
• 88. منابع تکمیلی برای مطالعه بیشتر
• 89. مرور بر مثال‌های عملی با Canopy
• 90. کاربرد Anyscale در پروژه‌های واقعی
• 91. پیشرفت در مدل‌های زبانی فارسی
• 92. توسعه دستیارهای مکالمه‌ای بومی
• 93. نکات حقوقی و مقرراتی در توسعه نرم‌افزار (در چارچوب قوانین ایران)
• 94. کاربرد عملی ابزارهای Canopy در سناریوهای مختلف
• 95. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Anyscale Endpoints
• 96. ملاحظات فرهنگی در طراحی دستیارهای مکالمه‌ای
• 97. توسعه دستیارهای مکالمه‌ای برای مخاطبان خاص
• 98. آینده پردازش زبان طبیعی در ایران
• 99. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 100. پروژه‌های پیشرفته با Canopy و Anyscale