اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پردازش زبان طبیعی در حوزه خدمات مشتریان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی در حوزه خدمات مشتریان

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. آشنایی با زبان و پردازش آن
• 3. مفاهیم اولیه: Tokenization و Lemmatization
• 4. شناسایی بخش‌های کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 5. نرمال‌سازی متن: Case folding و Removing punctuation
• 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی (Language Models)
• 7. مدل‌های N-gram و محاسبه احتمال
• 8. مقدمه‌ای بر توزیع‌های کلمات (Word Embeddings)
• 9. Word2Vec و مفاهیم اساسی
• 10. GloVe و روش‌های جایگزین
• 11. آشنایی با TensorFlow و PyTorch
• 12. نصب و راه‌اندازی کتابخانه‌های NLP
• 13. آماده‌سازی داده‌ها برای NLP
• 14. خواندن و پیش‌پردازش داده‌ها
• 15. پاکسازی داده‌ها: حذف نویزها و خطاهای املایی
• 16. کاربرد Regular Expressions در NLP
• 17. آشنایی با Sentiment Analysis
• 18. روش‌های مبتنی بر کلمات (Lexicon-based)
• 19. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 20. آموزش و ارزیابی مدل‌های Sentiment Analysis
• 21. آشنایی با Text Classification
• 22. طبقه‌بندی متون با استفاده از Naive Bayes
• 23. طبقه‌بندی متون با استفاده از SVM
• 24. طبقه‌بندی متون با استفاده از Logistic Regression
• 25. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 26. آشنایی با Named Entity Recognition (NER)
• 27. آموزش و ارزیابی مدل‌های NER
• 28. کاربرد NER در استخراج اطلاعات
• 29. آشنایی با Question Answering
• 30. ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ ساده
• 31. استفاده از کتابخانه‌های آماده (مثل Hugging Face)
• 32. آشنایی با Machine Translation
• 33. مقدمه‌ای بر Seq2Seq models
• 34. استفاده از ترجمه ماشینی در خدمات مشتریان
• 35. آشنایی با Conversational AI
• 36. مقدمه‌ای بر Chatbots
• 37. طراحی و پیاده‌سازی یک چت‌بات ساده
• 38. آشنایی با Intent Recognition
• 39. استفاده از Intent Recognition در Chatbots
• 40. آشنایی با Slot Filling
• 41. استفاده از Slot Filling در Chatbots
• 42. طراحی جریان مکالمه (Conversation Flow)
• 43. ارزیابی عملکرد Chatbots
• 44. بهبود عملکرد Chatbots
• 45. استفاده از NLP در تحلیل داده‌های خدمات مشتریان
• 46. تحلیل بازخوردهای مشتریان
• 47. شناسایی موضوعات اصلی در مکالمات
• 48. شناسایی نقاط ضعف و قوت خدمات
• 49. استفاده از NLP در اتوماسیون خدمات مشتریان
• 50. پاسخ خودکار به سوالات متداول
• 51. هدایت مشتریان به منابع مناسب
• 52. مدیریت درخواست‌های پیچیده
• 53. آشنایی با BERT و Transformerها
• 54. معماری Transformer و مکانیزم Attention
• 55. استفاده از BERT برای Sentiment Analysis
• 56. استفاده از BERT برای Text Classification
• 57. استفاده از BERT برای NER
• 58. استفاده از BERT برای Question Answering
• 59. آشنایی با Fine-tuning BERT
• 60. بهینه‌سازی BERT برای زبان فارسی
• 61. استفاده از مدل‌های بزرگ زبانی (Large Language Models)
• 62. GPT و کاربردهای آن در خدمات مشتریان
• 63. Llama و مدل‌های مشابه
• 64. استفاده از LLMs برای تولید پاسخ‌های خودکار
• 65. استفاده از LLMs برای خلاصه کردن مکالمات
• 66. استفاده از LLMs برای بهبود تجربه مشتری
• 67. آشنایی با اخلاق و مسئولیت‌پذیری در NLP
• 68. حذف سوگیری در مدل‌ها
• 69. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 70. تاثیر NLP بر مشاغل خدمات مشتریان
• 71. آشنایی با ابزارهای NLP متن باز
• 72. NLTK و SpaCy
• 73. Hugging Face Transformers
• 74. استفاده از کتابخانه‌ها برای زبان فارسی
• 75. آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته‌تر NLP
• 76. استفاده از Transfer Learning
• 77. آشنایی با Reinforcement Learning در NLP
• 78. استفاده از Reinforcement Learning در Chatbots
• 79. آشنایی با Federated Learning در NLP
• 80. آشنایی با Multi-modal NLP
• 81. استفاده از NLP در تحلیل صدا و تصویر
• 82. آشنایی با پردازش زبان طبیعی چندزبانه
• 83. آماده‌سازی داده‌های چندزبانه
• 84. مدل‌سازی چندزبانه
• 85. ترجمه ماشینی چندزبانه
• 86. ارزیابی و مقایسه مدل‌ها
• 87. انتخاب مدل مناسب برای خدمات مشتریان
• 88. فرایند توسعه یک سیستم NLP
• 89. تعیین نیازمندی‌ها
• 90. طراحی سیستم
• 91. پیاده‌سازی
• 92. تست و ارزیابی
• 93. استقرار و نگهداری
• 94. آشنایی با انواع داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
• 95. روش‌های مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 96. بهبود کیفیت داده‌ها
• 97. استفاده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی
• 98. آشنایی با چالش‌های NLP در خدمات مشتریان
• 99. مشکلات مربوط به زبان محاوره
• 100. مدیریت زبان‌های مختلف