آموزش ساخت چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های NLP - آخرین آپدیت

دانلود Create Chatbots & NLP Apps

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آیا آماده‌اید تا تعاملات مشتریان را از طریق گفتگوهای هوشمند متحول کنید؟ این دوره کوتاه برای کمک به تحلیلگران داده و متخصصانی طراحی شده است تا توسعه اپلیکیشن‌های پیشرفته چت‌بات با قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) را به سرانجام برسانند. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود سیستم‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) را پیاده‌سازی کنید، جریان‌های گفتگو را بهینه نمایید، بینش‌های معنادار را از متون بدون ساختار استخراج کنید و تصمیمات داده‌محور در مورد روش‌های نمایش متن بگیرید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: - یک نمونه اولیه چت‌بات با استفاده از RAG بسازید و رضایت کاربر را از طریق نظرسنجی SUS اندازه‌گیری کنید. - معیارهای جریان گفتگو (نرخ بازگشت، طول نوبت) را ارزیابی کرده و قوانین تطبیق قصد (Intent-matching) را بهبود ببخشید. - از شناسایی موجودات نام‌گذاری شده (NER) برای استخراج کلمات کلیدی از تیکت‌های پشتیبانی و quantifying دقت و بازیافت استفاده کنید. - دو تکنیک برداری‌سازی (TF-IDF در مقابل Embeddings) را در یک وظیفه طبقه‌بندی متن ارزیابی کنید. ویژگی منحصر به فرد این دوره، ترکیب توسعه عملی چت‌بات با متدولوژی‌های ارزیابی دقیق است تا اطمینان حاصل شود که راهکارهای هوش مصنوعی شما ارزش تجاری قابل اندازه‌گیری ایجاد می‌کنند. برای موفقیت در این پروژه، باید با برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم پایه یادگیری ماشین آشنا باشید.

سرفصل ها و درس ها

پودمان ۱: مبانی توسعه چت‌بات RAG Module 1: RAG Chatbot Development - Foundation

  • چرا چت‌بات‌های RAG تجربه مشتری را متحول می‌کنند Why RAG Chatbots Transform Customer Experience

  • ساخت اولین سیستم چت‌بات RAG شما Building Your First RAG Chatbot System

پودمان ۲: بهینه‌سازی جریان گفتگو - کاربرد اصلی Module 2: Dialog Flow Optimization - Core Application

  • تحلیل معیارهای گفتگو با تحلیل‌های مکالمه‌ای Analyzing Dialog Metrics with Conversation Analytics

پودمان ۳: شناسایی موجودات نام‌گذاری شده - یکپارچه‌سازی Module 3: Named Entity Recognition - Integration

  • چرا NER پردازش تیکت‌های پشتیبانی را متحول می‌کند Why NER Transforms Support Ticket Processing

  • مبانی شناسایی موجودات نام‌گذاری شده و روش‌های ارزیابی Named Entity Recognition Fundamentals and Evaluation Methods

  • ساخت سیستم NER برای تیکت‌های پشتیبانی Building a Support Ticket NER System

پودمان ۴: ارزیابی برداری‌سازی متن - سنجش Module 4: Text Vectorization Evaluation - Assessment

  • چرا انتخاب روش برداری‌سازی تعیین‌کننده موفقیت هوش مصنوعی است Why Vectorization Choice Determines AI Success

نمایش نظرات

آموزش ساخت چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های NLP
جزییات دوره
3h 40m
7
(آخرین آپدیت)
163
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده