کتاب صوتی طراحی و پیاده‌سازی دستیارهای صوتی هوشمند با استفاده از زیرساخت‌های NVIDIA Riva و معماری RAG

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی دستیارهای صوتی هوشمند با استفاده از زیرساخت‌های NVIDIA Riva و معماری RAG

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های پردازش زبان

موضوع میانی: سامانه‌های هوشمند تعاملی و گفتار‌محور

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین دستیارهای صوتی هوشمند
• 2. معرفی معماری سیستم‌های گفتار‌محور و تعاملی
• 3. آشنایی با اکوسیستم NVIDIA AI Enterprise و سرویس‌های NIM
• 4. بررسی نقش هوش مصنوعی مولد در بهبود تعاملات صوتی
• 5. اصول و چرخه حیات سیستم‌های بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با تولید (RAG)
• 6. زیرساخت‌های مورد نیاز برای پردازش گفتار در مقیاس صنعتی
• 7. مبانی پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای سرویس‌های NVIDIA Riva
• 9. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی در NVIDIA Riva
• 10. مفاهیم تبدیل گفتار به متن در محیط‌های عملیاتی
• 11. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار با استفاده از زیرساخت‌های NVIDIA
• 12. پیاده‌سازی موتور تبدیل متن به گفتار با کیفیت بالا
• 13. شخصی‌سازی صدای خروجی در سیستم‌های تعاملی
• 14. اصول طراحی پایگاه داده‌های برداری برای سیستم‌های RAG
• 15. روش‌های پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های متنی برای مدل‌های زبانی
• 16. تکنیک‌های بازیابی اطلاعات هوشمند از مستندات سازمانی
• 17. ادغام مدل‌های زبانی بزرگ با جریان‌های کاری RAG
• 18. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در دستیارهای صوتی
• 19. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کاهش توهم در پاسخ‌های مدل
• 20. روش‌های ارزیابی دقت و صحت پاسخ‌ها در سیستم‌های تعاملی
• 21. طراحی خط لوله انتقال داده از گفتار به مدل زبانی
• 22. بهینه‌سازی تأخیر در سیستم‌های پاسخ‌گوی بلادرنگ
• 23. امنیت در تبادل اطلاعات صوتی و متنی
• 24. رعایت حریم خصوصی کاربران در سامانه‌های هوشمند داخلی
• 25. یکپارچه‌سازی سرویس‌های Riva با اپلیکیشن‌های تحت وب و موبایل
• 26. مدیریت خطا و استثناها در سیستم‌های گفتار‌محور
• 27. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوشمند با استفاده از کانتینرها
• 29. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد دستیارهای صوتی در محیط عملیاتی
• 30. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها بر اساس بازخورد کاربران
• 31. تست و عیب‌یابی مدل‌های گفتاری در شرایط نویز محیطی
• 32. پیاده‌سازی ساختار پاسخ‌دهی چندزبانه با اولویت زبان فارسی
• 33. استفاده از مدل‌های زبانی سبک برای کاربردهای لبه‌ای
• 34. تجزیه و تحلیل سناریوهای کاربردی در سازمان‌ها و نهادها
• 35. طراحی تجربه کاربری صوتی در چارچوب الگوهای بومی
• 36. تکنیک‌های پیشرفته در مدیریت جریان گفتگو
• 37. مستندسازی و استانداردسازی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 38. بررسی چالش‌های استقرار سیستم‌های هوشمند در شبکه‌های داخلی
• 39. نقش هوش مصنوعی در هوشمندسازی خدمات دولتی و عمومی
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک دستیار صوتی هوشمند مبتنی بر RAG