اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استفاده از LLMs برای توسعه‌ی ربات‌های با قابلیت درک زبان، تعامل پیچیده و خودمختاری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از LLMs برای توسعه‌ی ربات‌های با قابلیت درک زبان، تعامل پیچیده و خودمختاری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای توسعه‌گران ربات
• 2. معماری و عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 3. مکانیسم توجه (Attention) و ترانسفورمرها در درک زبان
• 4. پیش‌پردازش داده متنی و تصویری ویژه ربات‌های تعاملی
• 5. مانی درک زبان طبیعی (NLU) در محیط رباتیک
• 6. طراحی سیستم‌های گفتگوی پایه برای ربات‌ها
• 7. معماری سخت‌افزاری و نرم‌افزاری ربات‌های تعاملی
• 8. ادغام LLM در محیط‌های رobotیک و سیستم‌های کنترل
• 9. رابط‌های نرم‌افزاری ارتباط بین LLM و حسگرهای ربات
• 10. مدیریت حالت گفتگو (Dialog State Management)
• 11. طراحی گفتگوهای چند_turn و پیچیده
• 12. استراتژی‌های تولید پاسخ ایمن و مرتبط (Safe Response Generation)
• 13. استفاده از ابزارها و فراخوانی تابع (Function Calling)
• 14. تشخیص قصد کاربر (Intent Detection) و کیهانی‌سازی مفاهیم
• 15. مدیریت سوالات نامفهوم و استراتژی‌های تأیید (Clarification)
• 16. تطابق زبان ربات به بافتار و سبک گفتگوی متفاوت
• 17. تشخیSENTIMENT و احساسات کاربر در تعامل زنده
• 18. ادغام بینایی کامپیوتر و LLM (Computer Vision + LLM)
• 19. پردازش گفتار به متن (ASR) و متن به گفتار (TTS) پیشرفته
• 20. معماری سیستم چندمدلی (Multimodal) برای ربات‌ها
• 21. استفاده از حسگرهای محیطی (سنسورها) در کنار LLM
• 22. ترکیب داده‌های حسگری و زبانی برای درک محیط
• 23. برنامه‌ریزی مسیر و حرکت فیزیکی بر اساس دستورات زبانی
• 24. ترجمه دستورات پیچیده به اهداف قابل اجرای فیزیکی
• 25. مدیریت حافظه بلندمدت و کوتاه‌مدت در ربات‌های گفتگویی
• 26. بازیابی اطلاعات مرتبط از مخزن داده (RAG) در زمان واقعی
• 27. بهینه‌سازی سرعت پاسخ‌دهی و تأخیر در تعاملات زنده
• 28. معماری cloud-edge برای پردازش LLM در ربات‌های خودم autonomous
• 29. حالت‌های پردازش آفلاین و آنلاین در محیط‌های رobotیک
• 30. امنیت سیستم‌های LLM و مقابله با حملات جنگ روانی (Prompt Injection)
• 31. تعریف محدودیت‌ها و قوانین اخلاقی (AI Guardrails) برای ربات‌ها
• 32. معیارهای ارزیابی کیفیت تعامل و درک زبان (Metrics)
• 33. آزمون و ارزیابی عملکرد ربات در سناریوهای واقعی
• 34. استفاده از محیط‌های simulation برای آموزش و ارزیابی ربات‌ها
• 35. پیاده‌سازی یک ربات گفتگوی پایه (Hands-on Project)
• 36. افزودن قابلیت درک دستورات چندمرحله‌ای به ربات
• 37. ادغام LLM با سیستم عاملات رباتیک (مانند ROS)
• 38. معرفی سیستم عامل رobotیک (ROS) و ارتباط با LLM
• 39. طراحی پیام‌ها و ساختار داده ارتباطی در محیط رobotیک
• 40. همگام‌سازی اطلاعات بین موتور زبانی و موتور کنترل حرکت
• 41. پردازش سیگنال‌های صوتی و تصویری در رobot هوشمند
• 42. شناسایی چهره، ژست و زبان بدن در تعامل انسان-ربات
• 43. تولید حرکات طبیعی و روان بدن (Animation & Locomotion)
• 44. مدیریت وظایف چندگانه و برنامه‌ریزی وظیفه (Task Planning)
• 45. تعامل ربات با چندین کاربر همزمان در محیط‌های پیچیده
• 46. سازگاری با زبان‌های مختلف و درک تفاوت‌های فرهنگی
• 47. خلاصه‌سازی گفتگوهای طولانی و مدیریت فشرده اطلاعات
• 48. طراحی حالت‌های تعامل متفاوت (آموزشی، کمکی، سرگرمی)
• 49. بررسی موارد استفاده صنعتی و خانگی برای ربات‌های LLM‌محور
• 50. مطالعات موردی: ربات‌های مکالمه صنعتی و اتوماسیون
• 51. مطالعات موردی: ربات‌های همراه انسان و پشتیبانی روانی
• 52. مطالعات موردی: ربات‌های آموزشی و تدریس هوشمند
• 53. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری و بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 54. مقیاس‌پذاری سیستم‌های گفتگوی رobotیک (Scaling)
• 55. پیش‌بینی بار کاری و توزیع بار (Load Balancing) در سرورها
• 56. استانداردها و پروتکل‌های ارتباطی برای ربات‌های هوشمند
• 57. آینده‌پژهی در حوزه LLM و ربات‌های خودم autonomous
• 58. نظریه بازی‌ها و استراتژی تعاملات پیچیده انسان و ربات
• 59. یادگیری مداوم (Lifelong Learning) و به‌روزرسانی مدل در ربات
• 60. طراحی معماری ماژولار برای توسعه ربات‌های هوشمند
• 61. مدیریت نسخه و به‌روزرسانی نرم‌افزارهای رobotیک
• 62. آزمون‌های اتوماسیون و regression در سیستم‌های گفتگو
• 63. دریافت بازخورد کاربر و بهبود مستمر سیستم
• 64. اصول طراحی مکالمه طبیعی و تجربه کاربری بهینه (UX)
• 65. اخلاق هوش مصنوعی و تأثیر ربات‌های مکالمه بر جامعه