کتاب مدل‌های زبانی بزرگ و پشتیبانی مشتری: اتوماسیون هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی بزرگ و پشتیبانی مشتری: اتوماسیون هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: و غیره...

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ
  • 3. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 5. انواع مدل‌های زبانی بزرگ
  • 6. کاربردهای مدل‌های زبانی بزرگ در کسب‌وکار
  • 7. اخلاق در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 8. امنیت در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 9. مدل‌های زبانی بزرگ و حریم خصوصی
  • 10. محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ
  • 11. مقدمه‌ای بر پشتیبانی مشتری
  • 12. اهمیت پشتیبانی مشتری در سازمان‌ها
  • 13. انواع کانال‌های پشتیبانی مشتری
  • 14. فرایندهای اصلی در پشتیبانی مشتری
  • 15. معیارهای سنجش رضایت مشتری
  • 16. نقش فناوری در پشتیبانی مشتری
  • 17. مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
  • 18. مبانی اتوماسیون در پشتیبانی مشتری
  • 19. اتوماسیون فرایندهای تکراری (RPA)
  • 20. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری
  • 21. یادگیری ماشین در پشتیبانی مشتری
  • 22. شبکه‌های عصبی و مدل‌های زبانی
  • 23. مدل‌های ترنسفورمر و LLMs
  • 24. کاربرد LLMs در درک زبان طبیعی (NLU)
  • 25. کاربرد LLMs در تولید زبان طبیعی (NLG)
  • 26. استفاده از LLMs برای پاسخگویی به سوالات متداول
  • 27. تولید پاسخ‌های خودکار برای سوالات مشتریان
  • 28. دسته‌بندی و اولویت‌بندی درخواست‌های مشتریان
  • 29. تحلیل احساسات مشتریان با استفاده از LLMs
  • 30. شناسایی مشکلات رایج مشتریان با LLMs
  • 31. شخصی‌سازی تعاملات با مشتریان با LLMs
  • 32. تولید محتوای پشتیبانی (مقالات، راهنماها)
  • 33. ترجمه خودکار محتوای پشتیبانی
  • 34. خلاصه‌سازی مکالمات طولانی مشتریان
  • 35. پشتیبانی چندزبانه با استفاده از LLMs
  • 36. بهبود ربات‌های چت با LLMs
  • 37. توسعه چت‌بات‌های هوشمند برای پشتیبانی
  • 38. مدیریت دانش مشتری با LLMs
  • 39. ادغام LLMs با سیستم‌های CRM
  • 40. تلفیق LLMs با ابزارهای پشتیبانی موجود
  • 41. طراحی معماری سیستم پشتیبانی مبتنی بر LLMs
  • 42. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی LLMs
  • 43. مدیریت داده‌ها برای آموزش LLMs
  • 44. کیفیت داده‌ها و تأثیر آن بر LLMs
  • 45. پیش‌پردازش داده‌ها برای LLMs
  • 46. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های LLMs
  • 47. ارزیابی عملکرد مدل‌های LLMs
  • 48. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 49. متریک‌های ارزیابی پاسخگویی چت‌بات
  • 50. اندازه‌گیری رضایت مشتری از تعاملات هوشمند
  • 51. ملاحظات قانونی و شرعی در پشتیبانی مشتری
  • 52. چارچوب‌های قانونی محتوای دیجیتال
  • 53. مقررات مربوط به حفاظت از داده‌ها
  • 54. استفاده از LLMs مطابق با قوانین ایران
  • 55. ملاحظات فقهی در اتوماسیون پشتیبانی
  • 56. اقتصاد بدون ربا در خدمات مالی
  • 57. بانکداری اسلامی و پشتیبانی مشتری
  • 58. عقود اسلامی در خدمات مشتریان
  • 59. مقررات بانک مرکزی در خدمات دیجیتال
  • 60. مدیریت ریسک در خدمات مالی با LLMs
  • 61. اصول اخلاقی در کسب‌وکار
  • 62. مسئولیت اجتماعی شرکت‌ها
  • 63. مدیریت تعارض و حل اختلاف مشتریان
  • 64. روانشناسی رضایت مشتری
  • 65. تکنیک‌های مذاکره در پشتیبانی
  • 66. مدیریت شکایات مشتریان
  • 67. ارائه بازخورد سازنده به مشتریان
  • 68. آموزش نمایندگان پشتیبانی انسانی
  • 69. تعامل انسان و ماشین در پشتیبانی
  • 70. نقش نظارت انسانی در سیستم‌های هوشمند
  • 71. توسعه فرهنگ مشتری‌مداری
  • 72. استراتژی‌های حفظ مشتری
  • 73. مدیریت وفاداری مشتریان
  • 74. تحلیل داده‌های مشتری برای بهبود خدمات
  • 75. پیش‌بینی نیازهای آتی مشتریان
  • 76. نوآوری در خدمات پشتیبانی
  • 77. آینده پشتیبانی مشتری با LLMs
  • 78. روندهای جهانی در اتوماسیون پشتیبانی
  • 79. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی LLMs
  • 80. چالش‌های پیاده‌سازی LLMs در سازمان‌ها
  • 81. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 82. برنامه‌ریزی استراتژیک برای اتوماسیون
  • 83. مدیریت تغییر در سازمان
  • 84. آموزش و توانمندسازی کارکنان
  • 85. مقاومت در برابر تغییر و راهکارهای آن
  • 86. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) در پروژه‌های هوشمندسازی
  • 87. توسعه پایدار در خدمات مشتری
  • 88. اثرات LLMs بر اشتغال در بخش پشتیبانی
  • 89. آموزش سواد دیجیتال برای مشتریان
  • 90. دسترسی‌پذیری خدمات پشتیبانی برای همه
  • 91. طراحی تجربه کاربری (UX) در سیستم‌های هوشمند
  • 92. ملاحظات فرهنگی در تعاملات مشتری
  • 93. استانداردهای کیفیت در خدمات پشتیبانی
  • 94. نقش رهبری در پیاده‌سازی فناوری‌های نوین
  • 95. مدیریت دانش سازمانی با LLMs
  • 96. یادگیری سازمانی و اتوماسیون
  • 97. توسعه پایدار دانش در سازمان
  • 98. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در خدمات مشتری
  • 99. پیشرفت‌های آتی در مدل‌های زبانی
  • 100. تأثیر LLMs بر نوآوری در کسب‌وکار
تگ‌ها: آموزش هوش مصنوعی اتوماسیون هوشمند پردازش زبان طبیعی تکنولوژی پشتیبانی چت‌بات هوشمند خدمات مشتری با هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ مدیریت خدمات مشتری هوش مصنوعی برای کسب و کار هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.