فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی دستیاران هوشمند و چت‌بات‌ها با استفاده از پلتفرم‌های Google Cloud

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی دستیاران هوشمند و چت‌بات‌ها با استفاده از پلتفرم‌های Google Cloud

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: ساخت برنامه‌های کاربردی با استفاده از هوش مصنوعی مولد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن
• 2. مبانی ساخت دستیاران هوشمند
• 3. معرفی پلتفرم‌های Google Cloud برای توسعهٔ چت‌بات
• 4. Vertex AI Agent Builder: ابزار اصلی ساخت
• 5. مفاهیم کلیدی در طراحی چت‌بات‌های مؤثر
• 6. شناخت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 7. پایه‌ریزی دانش برای چت‌بات‌ها
• 8. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای وظایف خاص
• 9. کار با داده‌های متنی و ساخت پایگاه دانش
• 10. مدیریت مکالمات و تاریخچهٔ گفتگو
• 11. طراحی جریان‌های مکالمهٔ پویا
• 12. استفاده از ابزارها و APIها در چت‌بات‌ها
• 13. ادغام با خدمات خارجی و سیستم‌های سازمانی
• 14. بهینه‌سازی تجربهٔ کاربری (UX) در چت‌بات‌ها
• 15. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در توسعهٔ چت‌بات
• 16. تست و ارزیابی عملکرد چت‌بات‌ها
• 17. مدیریت خطاها و سناریوهای غیرمنتظره
• 18. توسعهٔ چت‌بات‌های چندزبانه
• 19. Gemini Enterprise: قابلیت‌های پیشرفته برای دستیاران هوشمند
• 20. استفاده از Gemini در ساخت چت‌بات‌های پیچیده
• 21. بهبود درک زبان طبیعی (NLU) با Gemini
• 22. تولید پاسخ‌های خلاقانه و مرتبط با Gemini
• 23. مدیریت دانش سازمانی با Gemini
• 24. کاربرد Gemini در جستجوی هوشمند
• 25. ساخت دستیارهای شخصی با Gemini
• 26. پیاده‌سازی چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری
• 27. کاربرد چت‌بات‌ها در آموزش و یادگیری
• 28. چت‌بات‌ها در حوزهٔ سلامت (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 29. چت‌بات‌ها در حوزهٔ مالی (مطابق چارچوب بانکداری اسلامی)
• 30. مدیریت پروژه‌های توسعهٔ چت‌بات
• 31. اصول معماری برای دستیارهای هوشمند مقیاس‌پذیر
• 32. استفاده از ابزارهای Cloud Functions و Cloud Run
• 33. مدیریت و مانیتورینگ چت‌بات‌ها در محیط عملیاتی
• 34. به‌روزرسانی و نگهداری چت‌بات‌ها
• 35. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی چت‌بات
• 36. چالش‌های رایج در توسعهٔ هوش مصنوعی مولد
• 37. اخلاق در توسعهٔ هوش مصنوعی مولد
• 38. آیندهٔ دستیاران هوشمند و چت‌بات‌ها
• 39. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس در توسعهٔ نرم‌افزار
• 40. طراحی APIهای RESTful برای خدمات هوش مصنوعی
• 41. امنیت APIها و مدیریت دسترسی
• 42. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار
• 43. اصول DevOps در توسعهٔ چت‌بات
• 44. مدیریت داده‌ها و پایگاه‌های دادهٔ مناسب
• 45. مفاهیم پایگاه دادهٔ NoSQL برای داده‌های مکالمه
• 46. بهینه‌سازی مصرف منابع در Cloud
• 47. مانیتورینگ و لاگ‌برداری پیشرفته
• 48. استفاده از Cloud Logging و Cloud Monitoring
• 49. مدیریت هزینه‌ها در Google Cloud
• 50. بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کارایی
• 51. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 52. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 53. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 54. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 55. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 56. استخراج روابط (Relation Extraction)
• 57. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 58. ترجمهٔ ماشینی (Machine Translation)
• 59. تولید متن (Text Generation)
• 60. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 61. تشخیص قصد (Intent Recognition)
• 62. مدیریت گفتمان (Discourse Management)
• 63. تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای چت‌بات‌ها
• 64. نقش یادگیری عمیق (Deep Learning) در NLP
• 65. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای NLP (RNN, LSTM, GRU, Transformers)
• 66. توکن‌سازی و جاسازی کلمات (Tokenization and Word Embeddings)
• 67. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
• 68. استفاده از Hugging Face Transformers در Google Cloud
• 69. طراحی رابط کاربری (UI) برای چت‌بات‌ها
• 70. اصول طراحی تعامل (Interaction Design)
• 71. قابلیت دسترسی (Accessibility) در چت‌بات‌ها
• 72. مدیریت بازخورد کاربران
• 73. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 74. تکنیک‌های خوشه‌بندی (Clustering)
• 75. تکنیک‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 76. قوانین انجمنی (Association Rules)
• 77. پیش‌بینی (Prediction)
• 78. ارزیابی مدل‌های داده‌کاوی
• 79. کاربرد داده‌کاوی در بهبود چت‌بات‌ها
• 80. مقدمه‌ای بر توسعهٔ اپلیکیشن‌های وب
• 81. اصول توسعهٔ فرانت‌اند (Frontend Development)
• 82. استفاده از فریم‌ورک‌های جاوااسکریپت (مانند React, Vue)
• 83. اصول توسعهٔ بک‌اند (Backend Development)
• 84. استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی بک‌اند (Python, Node.js)
• 85. امنیت در توسعهٔ وب
• 86. طراحی پایگاه داده برای اپلیکیشن‌های وب
• 87. استقرار اپلیکیشن‌های وب در Google Cloud
• 88. بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن‌های وب
• 89. مبانی مهندسی نرم‌افزار
• 90. چرخهٔ عمر توسعهٔ نرم‌افزار (SDLC)
• 91. اصول طراحی شیءگرا (Object-Oriented Design)
• 92. الگوهای طراحی (Design Patterns)
• 93. مدیریت کد منبع (Source Code Management) با Git
• 94. مقدمه‌ای بر مهندسی نیازمندی‌ها
• 95. مدل‌سازی فرآیند کسب‌وکار
• 96. مستندسازی فنی