فلش‌کارت‌های آموزشی اتوماسیون مکالمات: ساخت چت‌بات‌های کارآمد با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون مکالمات: ساخت چت‌بات‌های کارآمد با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر اتوماسیون مکالمات
• 2. فصل ۲: چرا چت‌بات‌ها؟ کاربردها و مزایا
• 3. فصل ۳: اصول اولیه پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 4. فصل ۴: معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای چت‌بات‌ها
• 5. فصل ۵: نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
• 6. فصل ۶: کتابخانه‌های کلیدی NLP در پایتون: NLTK
• 7. فصل ۷: کتابخانه‌های کلیدی NLP در پایتون: spaCy
• 8. فصل ۸: آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش چت‌بات
• 9. فصل ۹: توکنیزاسیون و نرمال‌سازی متن
• 10. فصل ۱۰: ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 11. فصل ۱۱: حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 12. فصل ۱۲: نمایش کلمات: Bag-of-Words
• 13. فصل ۱۳: نمایش کلمات: TF-IDF
• 14. فصل ۱۴: معرفی مدل‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متن
• 15. فصل ۱۵: الگوریتم Naive Bayes برای طبقه‌بندی نیت کاربر
• 16. فصل ۱۶: الگوریتم SVM برای طبقه‌بندی نیت کاربر
• 17. فصل ۱۷: ساخت اولین چت‌بات ساده مبتنی بر قوانین
• 18. فصل ۱۸: چت‌بات‌های مبتنی بر الگو (Pattern Matching)
• 19. فصل ۱۹: معرفی چارچوب Rasa برای ساخت چت‌بات
• 20. فصل ۲۰: نصب و پیکربندی Rasa
• 21. فصل ۲۱: ساخت مدل زبان (NLU) در Rasa
• 22. فصل ۲۲: تعریف نیت‌ها (Intents) و موجودیت‌ها (Entities)
• 23. فصل ۲۳: آموزش مدل NLU در Rasa
• 24. فصل ۲۴: تعریف داستان‌ها (Stories) برای مدیریت مکالمات
• 25. فصل ۲۵: تعریف اکشن‌ها (Actions) برای پاسخ‌دهی چت‌بات
• 26. فصل ۲۶: اجرای چت‌بات Rasa
• 27. فصل ۲۷: تست و ارزیابی عملکرد چت‌بات Rasa
• 28. فصل ۲۸: مفاهیم پیشرفته‌تر Rasa: فرم‌ها (Forms)
• 29. فصل ۲۹: مفاهیم پیشرفته‌تر Rasa: مدیریت وضعیت (State Management)
• 30. فصل ۳۰: مفاهیم پیشرفته‌تر Rasa: ریسپانسرها (Responders)
• 31. فصل ۳۱: استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در NLP
• 32. فصل ۳۲: معرفی Word Embeddings: Word2Vec
• 33. فصل ۳۳: معرفی Word Embeddings: GloVe
• 34. فصل ۳۴: استفاده از Embeddings در مدل‌های طبقه‌بندی
• 35. فصل ۳۵: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای NLP
• 36. فصل ۳۶: شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM)
• 37. فصل ۳۷: شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه-مدت (GRU)
• 38. فصل ۳۸: معرفی مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 39. فصل ۳۹: مدل‌های زبان پیش‌آموزش‌دیده: BERT
• 40. فصل ۴۰: مدل‌های زبان پیش‌آموزش‌دیده: GPT
• 41. فصل ۴۱: Fine-tuning مدل‌های ترنسفورمر برای وظایف خاص
• 42. فصل ۴۲: ساخت چت‌بات‌های مکالمه‌ای با استفاده از مدل‌های ترنسفورمر
• 43. فصل ۴۳: معرفی ابزار ChatterBot
• 44. فصل ۴۴: نصب و استفاده از ChatterBot
• 45. فصل ۴۵: آموزش ChatterBot با داده‌های سفارشی
• 46. فصل ۴۶: مقایسه Rasa و ChatterBot
• 47. فصل ۴۷: ادغام چت‌بات با پلتفرم‌های پیام‌رسان
• 48. فصل ۴۸: ادغام با وب‌سایت‌ها (HTML, JavaScript)
• 49. فصل ۴۹: ادغام با تلگرام (Telegram Bot API)
• 50. فصل ۵۰: ادغام با واتس‌اپ (WhatsApp Business API)
• 51. فصل ۵۱: ادغام با فیسبوک مسنجر (Facebook Messenger API)
• 52. فصل ۵۲: ملاحظات امنیتی در توسعه چت‌بات
• 53. فصل ۵۳: مدیریت حریم خصوصی داده‌ها
• 54. فصل ۵۴: جلوگیری از حملات رایج به چت‌بات‌ها
• 55. فصل ۵۵: تست A/B برای بهبود عملکرد چت‌بات
• 56. فصل ۵۶: پایش (Monitoring) عملکرد چت‌بات در محیط واقعی
• 57. فصل ۵۷: جمع‌آوری بازخورد کاربران
• 58. فصل ۵۸: تحلیل داده‌های مکالمات چت‌بات
• 59. فصل ۵۹: بهبود مداوم چت‌بات بر اساس تحلیل‌ها
• 60. فصل ۶۰: استفاده از چت‌بات‌ها برای پشتیبانی مشتری
• 61. فصل ۶۱: چت‌بات‌ها در فروش و بازاریابی
• 62. فصل ۶۲: چت‌بات‌ها در خدمات سازمانی
• 63. فصل ۶۳: چت‌بات‌ها در آموزش و یادگیری
• 64. فصل ۶۴: چت‌بات‌های شخصی‌سازی شده
• 65. فصل ۶۵: مبانی طراحی رابط کاربری مکالمه‌ای (CUI)
• 66. فصل ۶۶: اصول طراحی مکالمه موثر
• 67. فصل ۶۷: ایجاد شخصیت برای چت‌بات
• 68. فصل ۶۸: مدیریت خطاها و ابهام در مکالمات
• 69. فصل ۶۹: تکنیک‌های ترغیب و هدایت کاربر
• 70. فصل ۷۰: مفاهیم هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 71. فصل ۷۱: شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 72. فصل ۷۲: مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 73. فصل ۷۳: ساخت متن مولد برای چت‌بات‌ها
• 74. فصل ۷۴: چت‌بات‌های خلاق و سرگرم‌کننده
• 75. فصل ۷۵: چالش‌های اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 76. فصل ۷۶: چارچوب‌های قانون‌گذاری و دستورالعمل‌ها
• 77. فصل ۷۷: مسئولیت‌پذیری در توسعه چت‌بات
• 78. فصل ۷۸: تعصب (Bias) در داده‌های آموزشی و مدل‌ها
• 79. فصل ۷۹: شناسایی و کاهش تعصب در چت‌بات‌ها
• 80. فصل ۸۰: آینده اتوماسیون مکالمات
• 81. فصل ۸۱: چت‌بات‌های چندوجهی (Multimodal Chatbots)
• 82. فصل ۸۲: ادغام با واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR)
• 83. فصل ۸۳: دستیارهای صوتی و چت‌بات‌های صوتی
• 84. فصل ۸۴: پیشرفت در درک زبان طبیعی
• 85. فصل ۸۵: پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 86. فصل ۸۶: چالش‌های NLP برای زبان فارسی
• 87. فصل ۸۷: منابع و کتابخانه‌های NLP فارسی
• 88. فصل ۸۸: ساخت چت‌بات فارسی با Rasa
• 89. فصل ۸۹: آموزش مدل NLU فارسی در Rasa
• 90. فصل ۹۰: تعریف داستان‌های فارسی در Rasa
• 91. فصل ۹۱: تست چت‌بات فارسی
• 92. فصل ۹۲: پروژه‌های عملی: ساخت چت‌بات رزرو وقت
• 93. فصل ۹۳: پروژه‌های عملی: ساخت چت‌بات پرسش و پاسخ
• 94. فصل ۹۴: پروژه‌های عملی: ساخت چت‌بات راهنمای محصول
• 95. فصل ۹۵: ابزارهای پیشرفته برای توسعه چت‌بات
• 96. فصل ۹۶: ابزارهای خودکارسازی تست چت‌بات
• 97. فصل ۹۷: پلتفرم‌های ابری برای استقرار چت‌بات
• 98. فصل ۹۸: بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
• 99. فصل ۹۹: مسیر شغلی در حوزه اتوماسیون مکالمات
• 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و گام‌های بعدی