اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی چت‌بات‌های هوشمند: تولید پاسخ طبیعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره چت‌بات‌های هوشمند: تولید پاسخ طبیعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در پردازش اطلاعات و بازیابی دانش

موضوع میانی: تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation - NLG)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین در چت‌بات‌ها
• 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 4. مدل‌های زبانی و توکن‌سازی
• 5. بردارسازی کلمات: Word2Vec و GloVe
• 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای متن
• 7. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های زبانی
• 8. مدل‌های ترانسفورمر و کاربرد آن‌ها
• 9. معماری BERT و مشتقات آن
• 10. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 11. تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 12. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های چت‌بات
• 13. معیارهای ارزیابی خودکار و دستی
• 14. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای آموزش چت‌بات
• 15. پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 16. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
• 17. مهندسی ویژگی برای چت‌بات‌ها
• 18. مدیریت گفتگو و حالت‌های مکالمه
• 19. درک قصد کاربر (Intent Recognition)
• 20. استخراج موجودیت‌ها (Entity Extraction)
• 21. مدیریت دیالوگ مبتنی بر قوانین
• 22. مدیریت دیالوگ مبتنی بر یادگیری ماشین
• 23. تولید پاسخ‌های متنوع و خلاقانه
• 24. استفاده از تکنیک‌های نمونه‌برداری
• 25. کنترل کیفیت و ایمنی پاسخ‌ها
• 26. جلوگیری از تولید محتوای نامناسب
• 27. تکنیک‌های مقابله با حملات متنی
• 28. استفاده از Reinforcement Learning در چت‌بات‌ها
• 29. چت‌بات‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 30. چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری
• 31. چت‌بات‌های آموزشی
• 32. چت‌بات‌های سرگرمی و بازی
• 33. پیاده‌سازی چت‌بات با استفاده از TensorFlow
• 34. پیاده‌سازی چت‌بات با استفاده از PyTorch
• 35. استفاده از فریم‌ورک Rasa
• 36. استفاده از فریم‌ورک Dialogflow
• 37. استقرار چت‌بات در محیط‌های مختلف
• 38. بهینه‌سازی عملکرد چت‌بات
• 39. مقیاس‌پذیری چت‌بات‌ها
• 40. امنیت چت‌بات‌ها و حفظ حریم خصوصی
• 41. تفسیرپذیری مدل‌های چت‌بات
• 42. آینده چت‌بات‌های هوشمند
• 43. کاربردهای نوظهور چت‌بات‌ها
• 44. چالش‌ها و محدودیت‌های فعلی چت‌بات‌ها
• 45. تکنیک‌های افزایش تعامل کاربر با چت‌بات