فلش‌کارت‌های آموزشی از داده تا دستیار هوشمند: ساخت ربات‌های کاربردی با Azure و Microsoft Teams

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره از داده تا دستیار هوشمند: ساخت ربات‌های کاربردی با Azure و Microsoft Teams

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعهٔ نرم‌افزار و هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایهٔ فناوری اطلاعات
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 3. فناوری ابری (Cloud Computing) چیست؟
• 4. مروری بر خدمات ابری Azure
• 5. معرفی Microsoft Teams برای همکاری تیمی
• 6. مراحل اولیهٔ توسعهٔ نرم‌افزار
• 7. اصول طراحی سیستم‌های نرم‌افزاری
• 8. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایگاه داده
• 9. انواع پایگاه داده و کاربردهای آن‌ها
• 10. مبانی پردازش داده‌ها
• 11. گردآوری و پاک‌سازی داده‌ها
• 12. اهمیت داده در هوش مصنوعی
• 13. معرفی مفاهیم یادگیری ماشین
• 14. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 15. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 16. کاربرد NLP در ساخت ربات‌های هوشمند
• 17. معرفی Azure Bot Service
• 18. مراحل ساخت یک ربات ساده با Azure
• 19. محیط توسعهٔ Visual Studio Code
• 20. نصب و پیکربندی ابزارهای لازم
• 21. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Python
• 22. استفاده از Python برای پردازش داده
• 23. مفاهیم اولیهٔ API
• 24. ارتباط با سرویس‌های ابری از طریق API
• 25. مقدمه‌ای بر Azure Functions
• 26. ساخت توابع ساده در Azure
• 27. اتصال Azure Functions به Bot Service
• 28. معرفی Microsoft Teams و قابلیت‌های آن
• 29. ساخت یک اپلیکیشن ساده در Teams
• 30. ادغام ربات با Microsoft Teams
• 31. طراحی جریان مکالمهٔ ربات
• 32. مدیریت وضعیت (State Management) در ربات
• 33. استفاده از QnA Maker برای ایجاد پایگاه دانش
• 34. اتصال QnA Maker به ربات
• 35. تست و اشکال‌زدایی ربات
• 36. مقدمه‌ای بر پردازش گفتار
• 37. استفاده از Azure Speech Service
• 38. ادغام قابلیت‌های صوتی با ربات
• 39. مفاهیم امنیت در سرویس‌های ابری
• 40. مدیریت دسترسی‌ها در Azure
• 41. اصول توسعهٔ امن ربات‌ها
• 42. مقدمه‌ای بر DevOps
• 43. فرآیندهای CI/CD برای ربات‌ها
• 44. استفاده از Azure DevOps برای مدیریت پروژه
• 45. معرفی Azure Machine Learning
• 46. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در Azure
• 47. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 48. اتصال مدل‌های یادگیری ماشین به ربات
• 49. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 50. کاربرد هوش مصنوعی مولد در ربات‌ها
• 51. معرفی Azure OpenAI Service
• 52. ساخت ربات با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 53. بهینه‌سازی عملکرد ربات
• 54. ارزیابی کیفیت ربات
• 55. مفاهیم تجربهٔ کاربری (UX) در ربات‌ها
• 56. طراحی رابط کاربری برای ربات
• 57. کاربردهای پیشرفتهٔ ربات‌ها در کسب‌وکار
• 58. ربات‌های خدماتی در حوزهٔ آموزش
• 59. ربات‌های راهنما در حوزهٔ سلامت
• 60. ربات‌های پشتیبانی در حوزهٔ مالی
• 61. ربات‌های هوشمند برای اتوماسیون اداری
• 62. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های ربات
• 63. پایش و تحلیل تعاملات کاربران
• 64. بهبود مستمر ربات بر اساس بازخورد
• 65. مفاهیم اخلاق در هوش مصنوعی
• 66. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ ربات‌ها
• 67. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 68. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی
• 69. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
• 70. استفاده از میکروسرویس‌ها در توسعهٔ ربات
• 71. مقایسهٔ رویکردهای مختلف توسعهٔ ربات
• 72. انتخاب ابزارها و پلتفرم‌های مناسب
• 73. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 74. کاربرد داده‌کاوی در بهبود ربات‌ها
• 75. مفاهیم یادگیری تقویتی
• 76. کاربرد یادگیری تقویتی در ربات‌های پیچیده
• 77. معرفی Azure Cognitive Services
• 78. استفاده از سرویس‌های شناختی Azure
• 79. ادغام سرویس‌های شناختی با ربات
• 80. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر
• 81. کاربرد پردازش تصویر در ربات‌ها
• 82. معرفی Azure Computer Vision
• 83. ادغام قابلیت‌های پردازش تصویر با ربات
• 84. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 85. اتصال ربات به دستگاه‌های IoT
• 86. کاربرد ربات‌ها در اکوسیستم IoT
• 87. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین
• 88. کاربرد بلاک‌چین در افزایش امنیت ربات‌ها
• 89. مفاهیم داده‌های بزرگ (Big Data)
• 90. پردازش داده‌های بزرگ برای هوش مصنوعی
• 91. مقدمه‌ای بر پردازش گراف
• 92. کاربرد پردازش گراف در تحلیل شبکه‌ها
• 93. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 94. کاربرد یادگیری عمیق در NLP
• 95. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 96. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 97. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 98. کاربرد RNN در پردازش توالی
• 99. مقدمه‌ای بر معماری ترنسفورمر
• 100. کاربرد ترنسفورمر در مدل‌های زبانی