فلش‌کارت‌های آموزشی توسعه چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: یک دیدگاه جامع

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: یک دیدگاه جامع

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Chatbots and Virtual Assistants

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و چت‌بات‌ها
• 2. تاریخچه چت‌بات‌ها: از ELIZA تا GPT
• 3. انواع چت‌بات‌ها: مبتنی بر قوانین، جستجوی دانش، یادگیری ماشین
• 4. معماری پایه یک چت‌بات هوش مصنوعی
• 5. پردازش زبان طبیعی (NLP): مفاهیم کلیدی
• 6. تجزیه و تحلیل اجزای کلام (POS Tagging)
• 7. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 8. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 9. تشخیص نیت (Intent Recognition)
• 10. استخراج موجودیت (Entity Extraction)
• 11. مدل‌های زبان: از N-grams تا شبکه‌های عصبی
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 13. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
• 14. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 15. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Models)
• 16. ترنسفورمرها (Transformers)
• 17. معماری ترنسفورمر: انکودر و دیکودر
• 18. مکانیسم توجه چند سر (Multi-Head Attention)
• 19. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): معرفی
• 20. GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• 21. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• 22. آموزش پیش‌نمونه (Pre-training) در LLMs
• 23. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای وظایف خاص
• 24. آموزش با تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 25. چارچوب‌های توسعه چت‌بات: Rasa
• 26. مراحل توسعه چت‌بات با Rasa: NLU، Core
• 27. پیکربندی Rasa: domain.yml, config.yml, credentials.yml
• 28. نوشتن داستان‌ها (Stories) برای Rasa
• 29. تعریف دامنه‌ها (Domains) در Rasa
• 30. مدل‌های NLU در Rasa: Pipeline
• 31. توسعه پاسخ‌ها (Responses) در Rasa
• 32. تعریف اکشن‌ها (Actions) در Rasa
• 33. نشر چت‌بات Rasa
• 34. چارچوب‌های توسعه چت‌بات: Dialogflow
• 35. ایجاد عامل (Agent) در Dialogflow
• 36. تعریف نیت‌ها (Intents) و عبارات آموزشی (Training Phrases)
• 37. تعریف موجودیت‌ها (Entities)
• 38. مدیریت مکالمه (Context) در Dialogflow
• 39. توسعه پاسخ‌های متنی و غنی (Rich Responses)
• 40. ادغام با سرویس‌های خارجی (Fulfillment)
• 41. نشر چت‌بات Dialogflow
• 42. چارچوب‌های توسعه چت‌بات: Botpress
• 43. مراحل توسعه در Botpress
• 44. طراحی جریان مکالمه (Conversation Flow)
• 45. مدیریت وضعیت (State Management)
• 46. ادغام با سرویس‌های خارجی
• 47. مفاهیم پیشرفته در توسعه چت‌بات
• 48. مدیریت عدم قطعیت (Handling Ambiguity)
• 49. تکنیک‌های بهبود دقت NLU
• 50. تشخیص و مدیریت احساسات (Sentiment Analysis)
• 51. شخصیت‌پردازی چت‌بات (Chatbot Personality)
• 52. طراحی تجربه کاربری (UX) برای چت‌بات‌ها
• 53. ارزیابی عملکرد چت‌بات: معیارهای کلیدی
• 54. تست و عیب‌یابی چت‌بات
• 55. تکنیک‌های جلوگیری از سوگیری (Bias Mitigation)
• 56. امنیت و حریم خصوصی در چت‌بات‌ها
• 57. جنبه‌های اخلاقی توسعه چت‌بات
• 58. حفظ پیوستگی در مکالمه (Maintaining Context)
• 59. مدیریت مکالمات پیچیده
• 60. استفاده از پایگاه دانش (Knowledge Base)
• 61. بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 62. تولید پاسخ‌های خلاقانه
• 63. کاربرد چت‌بات در خدمات مشتری
• 64. کاربرد چت‌بات در آموزش
• 65. کاربرد چت‌بات در سلامت
• 66. کاربرد چت‌بات در تجارت الکترونیک
• 67. کاربرد چت‌بات در بازی‌ها
• 68. چت‌بات‌های چندزبانه
• 69. چت‌بات‌های صوتی (Voicebots)
• 70. فناوری‌های مرتبط: Speech-to-Text (STT)
• 71. فناوری‌های مرتبط: Text-to-Speech (TTS)
• 72. معماری چت‌بات صوتی
• 73. مدل‌های زبانی برای تولید مکالمه
• 74. استفاده از APIهای LLMs (مانند OpenAI)
• 75. Prompt Engineering برای چت‌بات‌ها
• 76. تنظیم پارامترهای LLMs
• 77. آموزش چت‌بات از ابتدا (Scratch)
• 78. فناوری‌های پیشرفته: Graph Neural Networks (GNNs)
• 79. فناوری‌های پیشرفته: Reinforcement Learning for Dialogue Management
• 80. چت‌بات‌های توصیه‌گر (Recommendation Chatbots)
• 81. چت‌بات‌های استدلالی (Reasoning Chatbots)
• 82. نظارت بر عملکرد چت‌بات در محیط واقعی
• 83. جمع‌آوری داده‌های مکالمه برای بهبود
• 84. تکنیک‌های A/B Testing برای چت‌بات‌ها
• 85. مواجه با خطاهای غیرمنتظره در مکالمه
• 86. طراحی چت‌بات‌های قابل مقیاس‌پذیر
• 87. روندها و آینده چت‌بات‌های هوش مصنوعی
• 88. چت‌بات‌های فراگیر (Embodied AI Chatbots)
• 89. همکاری بین انسان و چت‌بات
• 90. ملاحظات قانونی در توسعه چت‌بات
• 91. مدل‌سازی زبان‌های غیررسمی و عامیانه
• 92. فرهنگ‌سازی چت‌بات برای بازارهای مختلف
• 93. کاربرد چت‌بات در اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)
• 94. تکنیک‌های تشخیص شوخی و طنز
• 95. پردازش اطلاعات چندوجهی (Multimodal AI)
• 96. ساخت چت‌بات‌های قابل توضیح (Explainable AI for Chatbots)
• 97. بهینه‌سازی مصرف منابع در چت‌بات‌های LLM
• 98. استفاده از Vector Databases برای جستجوی معنایی
• 99. طراحی رابط کاربری (UI) برای چت‌بات‌ها
• 100. نقش چت‌بات در عصر دیجیتال