فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و ساخت ربات‌های مکالمه چینی (با رویکرد مهندسی زبان و داده)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و ساخت ربات‌های مکالمه چینی (با رویکرد مهندسی زبان و داده)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعه سیستم‌های گفتگوی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های گفتگو
• 2. پردازش زبان طبیعی و ربات‌های مکالمه
• 3. معماری یک ربات مکالمه
• 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مکالمه
• 5. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن چینی
• 6. مدل‌های زبانی برای زبان چینی
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی و ربات‌های گفتگو
• 8. مکانیسم‌های توجه در مدل‌های زبانی
• 9. مدل‌های ترانسفورمر و کاربرد آن‌ها در گفتگو
• 10. یادگیری نمایش‌های کلمه (Word Embeddings) در زبان چینی
• 11. بردارسازی جملات و عبارات چینی
• 12. مدل‌های تولید متن
• 13. مدل‌های بازیابی پاسخ
• 14. ارزیابی سیستم‌های گفتگو
• 15. معیارهای ارزیابی کیفیت پاسخ
• 16. روش‌های ارزیابی خودکار و انسانی
• 17. طراحی جریان مکالمه
• 18. مدیریت حالت گفتگو (Dialogue State Tracking)
• 19. مدیریت دیالوگ‌های چند نوبتی
• 20. استفاده از چارچوب‌های گفتگو (Dialogue Frameworks)
• 21. معرفی چارچوب Rasa
• 22. معرفی چارچوب Botpress
• 23. معرفی چارچوب Microsoft Bot Framework
• 24. پیاده‌سازی یک ربات مکالمه ساده با پایتون
• 25. استفاده از کتابخانه NLTK برای پردازش زبان چینی
• 26. استفاده از کتابخانه SpaCy برای پردازش زبان چینی
• 27. کاربرد یادگیری تقویتی در ربات‌های گفتگو
• 28. تکنیک‌های تولید پاسخ متنوع
• 29. مدیریت ابهام در زبان طبیعی
• 30. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition) در زبان چینی
• 31. تحلیل احساسات در متن چینی
• 32. درک قصد کاربر (Intent Recognition) در زبان چینی
• 33. استخراج اطلاعات از متن چینی
• 34. مدیریت خطا و پاسخ به سوالات نامربوط
• 35. شخصی‌سازی ربات‌های مکالمه
• 36. استفاده از حافظه در ربات‌های مکالمه
• 37. ادغام ربات‌های مکالمه با کانال‌های مختلف (وب، پیام‌رسان‌ها)
• 38. طراحی رابط کاربری برای ربات‌های مکالمه
• 39. بهینه‌سازی عملکرد ربات‌های مکالمه
• 40. استفاده از داده‌های افزایشی (Incremental Data)
• 41. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در ربات‌های گفتگو
• 42. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 43. پردازش زبان گفتاری (Speech Recognition) و تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech)
• 44. بهبود کیفیت پاسخ با استفاده از بازخورد کاربر
• 45. حفظ حریم خصوصی در ربات‌های مکالمه
• 46. تکنیک‌های مقابله با حملات مخرب (Adversarial Attacks)
• 47. چالش‌های توسعه ربات‌های مکالمه برای زبان چینی
• 48. آینده ربات‌های مکالمه و هوش مصنوعی
• 49. مطالعه موردی: ربات‌های مکالمه در حوزه خدمات مشتری
• 50. مطالعه موردی: ربات‌های مکالمه در حوزه آموزش
• 51. مطالعه موردی: ربات‌های مکالمه در حوزه سلامت
• 52. تکنیک‌های دیباگینگ و عیب‌یابی ربات‌های مکالمه
• 53. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و تحلیل عملکرد
• 54. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در ربات‌های گفتگو
• 55. تولید پاسخ‌های خلاقانه و غیرمنتظره
• 56. استفاده از دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های دانش
• 57. تکنیک‌های تولید پاسخ چند زبانه
• 58. مدیریت مکالمات پیچیده و طولانی
• 59. بهینه‌سازی ربات‌های مکالمه برای منابع محدود
• 60. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
• 61. مبانی اخلاق در توسعه ربات‌های مکالمه
• 62. تست و اعتبارسنجی ربات‌های مکالمه
• 63. استقرار و نگهداری ربات‌های مکالمه
• 64. بهبود مستمر ربات‌های مکالمه