دوره توسعه‌ی ربات آموزشی با NLP و پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه‌ی ربات آموزشی با NLP و پایتون

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار با زبان‌های برنامه‌نویسی مدرن

موضوع میانی: سیستم‌های یادگیری تطبیقی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ربات‌های آموزشی
• 2. زبان برنامه‌نویسی پایتون: اصول اولیه
• 3. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) برای پایتون
• 4. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های مورد نیاز
• 5. مفاهیم اساسی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. توکن‌سازی و تجزیه متن
• 7. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 8. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 9. مدل‌های زبانی و کاربردهای آن‌ها
• 10. رتبه‌بندی و اولویت‌بندی اطلاعات در NLP
• 11. بردارسازی متن (Text Vectorization): TF-IDF
• 12. بردارسازی متن: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش متن
• 14. مدل‌های Long Short-Term Memory (LSTM)
• 15. مدل‌های Gated Recurrent Unit (GRU)
• 16. مقدمه‌ای بر ترانسفورمرها (Transformers)
• 17. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models): BERT
• 18. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف خاص
• 19. ایجاد یک ربات پاسخگو به سوالات (Question Answering)
• 20. استفاده از مدل‌های BERT برای پاسخ به سوالات
• 21. ساخت ربات تولید متن (Text Generation)
• 22. مدل‌های تولید متن مبتنی بر LSTM
• 23. مدل‌های تولید متن مبتنی بر ترانسفورمر
• 24. معرفی فریم‌ورک‌های توسعه ربات (Rasa, Botpress)
• 25. طراحی معماری یک ربات آموزشی
• 26. پیاده‌سازی رابط کاربری ربات (UI)
• 27. ادغام ربات با پلتفرم‌های پیام‌رسان (Telegram, WhatsApp)
• 28. مدیریت حالت مکالمه (Dialogue Management)
• 29. استفاده از سیاست‌های مکالمه (Dialogue Policies)
• 30. ارزیابی عملکرد ربات‌های آموزشی
• 31. معیارهای ارزیابی ربات‌های NLP
• 32. بهینه‌سازی عملکرد ربات‌های آموزشی
• 33. مدیریت خطاها و پاسخ‌های نامناسب
• 34. امنیت در توسعه ربات‌های آموزشی
• 35. حریم خصوصی کاربران در ربات‌های آموزشی
• 36. استفاده از APIهای مبتنی بر NLP (Google Cloud NLP, Azure Cognitive Services)
• 37. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای ربات‌ها
• 38. بهبود ربات با استفاده از بازخورد کاربران
• 39. چالش‌ها و محدودیت‌های توسعه ربات‌های آموزشی
• 40. آینده ربات‌های آموزشی مبتنی بر NLP
• 41. استفاده از داده‌های آموزشی برای بهبود عملکرد ربات
• 42. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 43. کاربرد ربات‌های آموزشی در آموزش زبان
• 44. توسعه ربات‌های آموزشی برای کودکان
• 45. ربات‌های آموزشی و دسترس‌پذیری برای افراد دارای معلولیت