فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت ربات چت هوشمند با پردازش زبان طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت ربات چت هوشمند با پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ساخت ربات چت هوشمند
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 3. مفاهیم پایه زبان‌شناسی برای NLP
• 4. نمایش متنی: بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 5. مدل‌های زبانی آماری
• 6. شبکه‌های عصبی برای NLP
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
• 10. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 11. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer Models)
• 12. معماری ترنسفورمر
• 13. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
• 14. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 15. مبانی LLMs
• 16. معماری‌های پیشرفته LLMs
• 17. آموزش و تنظیم دقیق LLMs
• 18. مجموعه داده‌ها برای آموزش NLP
• 19. پیش‌پردازش متن
• 20. توکن‌سازی (Tokenization)
• 21. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 22. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 23. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 24. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 25. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 26. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 27. دسته‌بندی متن (Text Classification)
• 28. مدل‌های یادگیری ماشین برای NLP
• 29. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 30. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
• 31. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
• 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای متن
• 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای NLP
• 34. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NLP
• 35. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 36. BERT و مشتقات آن
• 37. GPT و مشتقات آن
• 38. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 39. ساخت پایگاه دانش برای ربات چت
• 40. استخراج اطلاعات از متن
• 41. نمایش دانش: گراف‌های دانش
• 42. مدیریت مکالمه (Dialogue Management)
• 43. طراحی جریان مکالمه
• 44. مدل‌های مبتنی بر قانون برای مدیریت مکالمه
• 45. مدل‌های مبتنی بر یادگیری برای مدیریت مکالمه
• 46. شناسایی قصد کاربر (Intent Recognition)
• 47. استخراج موجودیت (Entity Extraction)
• 48. مدل‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 49. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر بازیابی
• 50. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر تولید
• 51. تولید پاسخ (Response Generation)
• 52. روش‌های آماری برای تولید پاسخ
• 53. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای تولید پاسخ
• 54. طراحی پاسخ‌های خلاقانه و مرتبط
• 55. ارزیابی ربات چت
• 56. معیارهای ارزیابی کمی
• 57. معیارهای ارزیابی کیفی
• 58. آزمون A/B برای ربات چت
• 59. بهبود مستمر ربات چت
• 60. یادگیری تقویتی برای ربات چت
• 61. تنظیم پارامترها با یادگیری تقویتی
• 62. مدل‌سازی رفتار کاربر
• 63. شخصی‌سازی ربات چت
• 64. پروتکل‌های ارتباطی ربات چت
• 65. API ها و ادغام ربات چت
• 66. امنیت ربات چت
• 67. حریم خصوصی کاربران در ربات چت
• 68. اخلاق در توسعه ربات چت
• 69. استفاده مسئولانه از LLMs
• 70. ملاحظات فرهنگی در طراحی ربات چت
• 71. مبانی فقهی و شرعی در تعاملات هوش مصنوعی
• 72. کاربرد ربات چت در آموزش و پژوهش
• 73. کاربرد ربات چت در خدمات دولتی
• 74. کاربرد ربات چت در کسب و کار
• 75. ربات چت برای پشتیبانی مشتریان
• 76. ربات چت برای فروش و بازاریابی
• 77. ربات چت برای آموزش زبان
• 78. ربات چت برای کمک به پژوهشگران
• 79. توسعه ربات چت با چارچوب‌های متن‌باز
• 80. Dialogflow
• 81. Rasa
• 82. Microsoft Bot Framework
• 83. Google Cloud AI Platform
• 84. Amazon Lex
• 85. تکنیک‌های پیشرفته در NLP
• 86. پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 87. پردازش زبان طبیعی عربی
• 88. پردازش زبان طبیعی فارسی
• 89. کاربرد پردازش زبان طبیعی در فارسی
• 90. تحلیل معنایی در NLP
• 91. استخراج روابط معنایی
• 92. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 93. پیش‌پردازش متن فارسی
• 94. شناسایی موجودیت فارسی
• 95. تحلیل احساسات فارسی
• 96. دسته‌بندی متن فارسی
• 97. ساخت ربات چت فارسی
• 98. ارزیابی ربات چت فارسی
• 99. مباحث پیشرفته در LLMs
• 100. تنظیم دقیق با داده‌های کم (Few-shot Learning)