دوره پیش‌بینی رفتار کاربر با LLMs همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی رفتار کاربر با LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی رفتار کاربر در تعامل با LLMها
• 2. اهمیت پیش‌بینی رفتار کاربر در طراحی رابط کاربری LLM
• 3. مروری بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و قابلیت‌های آن‌ها
• 4. شناخت الگوهای رفتاری کاربران در تعاملات متنی
• 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های تعامل کاربر با LLM
• 6. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای تحلیل رفتار کاربر
• 7. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای مدل‌های پیش‌بینی رفتار
• 8. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در ورودی‌های کاربر
• 9. شناسایی قصد کاربر (Intent Recognition) با استفاده از LLMها
• 10. مدل‌سازی توالی (Sequence Modeling) برای پیش‌بینی پاسخ‌های کاربر
• 11. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی رفتار
• 12. مدل‌های ترانسفورمر و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی رفتار کاربر
• 13. روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای شخصی‌سازی تعامل
• 14. پیش‌بینی نرخ کلیک (Click-Through Rate - CTR) در پاسخ‌های LLM
• 15. پیش‌بینی زمان صرف شده توسط کاربر برای هر پاسخ
• 16. تحلیل الگوهای پرسش‌گری کاربران
• 17. شناسایی موضوعات مورد علاقه کاربر از طریق تعاملات
• 18. پیش‌بینی نیازهای اطلاعاتی کاربر
• 19. مدل‌سازی پروفایل کاربر بر اساس رفتار تعاملی
• 20. تکنیک‌های خوشه‌بندی (Clustering) برای گروه‌بندی کاربران با الگوهای مشابه
• 21. پیش‌بینی واکنش کاربر به پاسخ‌های مختلف LLM
• 22. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های LLM از دیدگاه کاربر
• 23. تأثیر پارامترهای LLM (مانند دما، طول پاسخ) بر رفتار کاربر
• 24. بهینه‌سازی پارامترهای LLM برای افزایش رضایت کاربر
• 25. استفاده از یادگیری فعال (Active Learning) برای بهبود مدل پیش‌بینی
• 26. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی رفتار کاربر
• 27. شناسایی سوگیری‌ها (Biases) در داده‌های تعاملی و مدل‌ها
• 28. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی رفتار
• 29. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری و تحلیل داده‌های کاربر
• 30. کاربرد پیش‌بینی رفتار کاربر در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 31. پیش‌بینی رهاسازی (Abandonment) تعامل توسط کاربر
• 32. تشخیص رفتار غیرعادی کاربر (Anomaly Detection)
• 33. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای ارائه پاسخ‌های پیشگیرانه
• 34. طراحی رابط‌های کاربری تطبیقی (Adaptive User Interfaces) بر اساس پیش‌بینی رفتار
• 35. ارزیابی و مقایسه روش‌های مختلف پیش‌بینی رفتار
• 36. چالش‌ها و محدودیت‌های پیش‌بینی رفتار کاربر با LLMها
• 37. آینده پیش‌بینی رفتار کاربر در تعامل با LLMها
• 38. مطالعه موردی: پیش‌بینی رفتار کاربر در یک چت‌بات پشتیبانی
• 39. مطالعه موردی: پیش‌بینی رفتار کاربر در یک دستیار صوتی