دوره طراحی و پیاده‌سازی دستیارهای هوشمند گفت‌وگو با استفاده از پایتون و TensorFlow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی دستیارهای هوشمند گفت‌وگو با استفاده از پایتون و TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی در حوزه گفت‌وگو
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش زبان طبیعی
• 3. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
• 4. مقدمه‌ای بر پردازش متن و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 5. روش‌های پاک‌سازی متن و حذف کاراکترهای غیرضروری
• 6. توکنایز کردن متن و تبدیل کلمات به بردارهای عددی
• 7. مفهوم تعبیه کلمه و بردارهای ویژگی در مدل‌های زبانی
• 8. آشنایی با ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 9. نقش توابع فعال‌ساز در یادگیری عمیق
• 10. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN برای تحلیل توالی‌ها
• 11. چالش‌های محو شدگی گرادیان در شبکه‌های عصبی
• 12. آشنایی با واحدهای حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت LSTM
• 13. پیاده‌سازی لایه‌های Embedding در شبکه عصبی
• 14. ساختار داده‌های آموزشی برای آموزش دستیارهای هوشمند
• 15. تولید الگوهای گفت‌وگو و دسته‌بندی قصد کاربر
• 16. طراحی مدل‌های طبقه‌بندی متن برای تشخیص نیت
• 17. مدیریت حافظه گفت‌وگو در مدل‌های مبتنی بر LSTM
• 18. استفاده از مکانیزم‌های توجه برای بهبود درک متن
• 19. آموزش مدل‌های چت‌بات بر اساس مجموعه‌داده‌های متنی
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی با معیارهای دقت و خطا
• 21. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود پاسخ‌دهی دستیار
• 22. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های زبانی
• 23. ایجاد سیستم پاسخ‌دهی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 24. پیاده‌سازی رابط کاربری متنی برای تعامل با دستیار
• 25. اتصال دستیار هوشمند به پایگاه داده‌های محلی
• 26. روش‌های پیش‌بینی پاسخ بعدی در مدل‌های توالی به توالی
• 27. پیاده‌سازی مدل‌های Seq2Seq با استفاده از تنسورفلو
• 28. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش مدل‌های عمیق
• 29. مدیریت خطاهای رایج در درک زبان طبیعی
• 30. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در پروژه‌های پردازش متن
• 31. مبانی انتقال یادگیری در حوزه پردازش زبان طبیعی
• 32. توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ ساده
• 33. طراحی ساختار پاسخ‌دهی مبتنی بر قوانین و منطق فازی
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های مدیریت دیالوگ
• 35. استفاده از توابع زیان مناسب برای مدل‌های گفت‌وگو
• 36. تکنیک‌های بهبود لحن و ادب در پاسخ‌های هوشمند
• 37. آشنایی با استانداردهای اخلاقی در طراحی دستیارهای هوشمند
• 38. تست و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط عملیاتی
• 39. به‌کارگیری مدل‌های نهایی در محیط‌های کاربردی
• 40. آینده دستیارهای هوشمند و نقش هوش مصنوعی در خدمات دیجیتال کشور