آموزش پروژه CHATBOT را با استفاده از ماشین یادگیری کامل کنید

Complete CHATBOT Using Machine Learning Project

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: آموزش CHATBOT با استفاده از پروژه یادگیری ماشینی از ابتدا کامل CHATBOT با استفاده از پروژه یادگیری ماشینی داده های متنی را برای آماده سازی برای آموزش تمیز و توکن کنید. ویژگی‌های مرتبط را از داده‌های متن استخراج کنید، مانند جاسازی‌های کلمه و اطلاعات متنی. مدل های شبکه عصبی را با استفاده از چارچوب های یادگیری عمیق محبوب مانند TensorFlow یا PyTorch پیاده سازی کنید. پیش نیازها: دانش اولیه برنامه نویسی پایتون و مفاهیم یادگیری ماشین.

عنوان دوره: پروژه کامل Chatbot با استفاده از ماشین یادگیری با شبکه عصبی

شرح دوره:

به دوره آموزشی "کامل چت بات با استفاده از پروژه یادگیری ماشین با شبکه عصبی" خوش آمدید! در این دوره جامع پروژه محور، یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین، با تمرکز بر مدل های شبکه عصبی، چت بات بسازید. چت‌بات‌ها عوامل مکالمه‌ای هوشمند هستند که قادر به درک و پاسخگویی به سؤالات انسانی هستند و برنامه‌هایی را در خدمات مشتری، دستیاران مجازی و موارد دیگر پیدا می‌کنند.

آنچه خواهید آموخت:

مقدمه ای بر چت ربات:
- مفهوم و اهمیت چت بات ها را در برنامه های مدرن درک کنید..
جمع آوری داده ها و پیش پردازش:
- داده‌های مکالمه را از منابع مختلف، مانند گزارش‌های چت و رونوشت‌های پشتیبانی مشتری، جمع‌آوری و پیش پردازش کنید.
- داده‌های متنی را پاک و نشانه‌گذاری کنید تا برای آموزش آماده شوند.
مهندسی ویژگی:
- ویژگی‌های مرتبط را از داده‌های متن استخراج کنید، مانند جاسازی‌های کلمه و اطلاعات متنی.
- اهمیت نمایش ویژگی در ساخت ربات‌های گفتگوی مؤثر را درک کنید.
ساخت مدل های شبکه عصبی:
- درباره معماری‌های شبکه عصبی مناسب برای برنامه‌های ربات چت، مانند مدل‌های ترتیب به دنباله و ترانسفورماتورها بیاموزید.
- مدل های شبکه عصبی را با استفاده از چارچوب های یادگیری عمیق محبوب مانند TensorFlow یا PyTorch پیاده سازی کنید.
آموزش و ارزیابی مدل:
- مجموعه داده را به مجموعه های آموزشی، اعتبار سنجی و آزمایش تقسیم کنید و مدل های شبکه عصبی را آموزش دهید.
- عملکرد مدل‌های ربات چت را با استفاده از معیارهایی مانند دقت، گیجی، و انسجام پاسخ ارزیابی کنید.
تنظیم دقیق و بهینه سازی:
- با تنظیم فراپارامترها و آزمایش با معماری‌های مختلف، مدل‌های شبکه عصبی را دقیق تنظیم کنید.
- تکنیک‌هایی را برای بهینه‌سازی عملکرد ربات چت، مانند مکانیسم‌های جستجوی پرتو و توجه کاوش کنید.
یکپارچه سازی و استقرار:
- مدل‌های ربات چت آموزش‌دیده را در یک رابط کاربر پسند، مانند یک برنامه وب یا پلت فرم پیام‌رسانی ادغام کنید.
- ربات چت را برای استفاده در دنیای واقعی در یک پلتفرم یا سرور ابری مستقر کنید.
تجربه کاربر و طراحی تعامل:
- واسط‌های کاربری بصری و جریان‌های مکالمه را برای تعامل با ربات چت طراحی کنید.
- ویژگی‌هایی مانند درک زبان طبیعی (NLU) و آگاهی از زمینه را برای بهبود تجربه کاربر پیاده‌سازی کنید.

چرا ثبت نام کنید:

تجربه پروژه عملی: با ساختن یک پروژه چت بات کاملاً کاربردی از ابتدا، تجربه عملی به دست آورید.
مهارت‌های پیشرفته: مهارت‌هایی را در پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مکالمه ایجاد کنید.
برنامه های کاربردی دنیای واقعی: یاد بگیرید که چگونه از تکنیک های یادگیری ماشین برای حل مشکلات دنیای واقعی و بهبود تجربیات کاربر استفاده کنید.

اکنون ثبت نام کنید و سفر خود را برای ساخت ربات‌های چت هوشمند با یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی آغاز کنید!

سرفصل ها و درس ها

مقدمه تکمیل CHATBOT با استفاده از پروژه یادگیری ماشین Introduction To Complete CHATBOT Using Machine Learning Project

مقدمه دوره Introduction To Course
مقدمه ای بر یادگیری ماشینی Introduction To Machine Learning

پروژه CHATBOT را با استفاده از ماشین یادگیری کامل کنید Complete CHATBOT Using Machine Learning Project

CHATBOT کلاس 4: توکنیزاسیون مجموعه داده CHATBOT CLASS 4 : TOKENIZATION OF DATASET
CHATBOT کلاس 5: آموزش شبکه عصبی CHATBOT CLASS 5 : TRAINING NEURAL NETWORK
CHATBOT کلاس 6: ذخیره مدل آموزش دیده CHATBOT CLASS 6 : SAVE TRAINED MODEL
CHATBOT کلاس 7: خروجی و نتیجه گیری CHATBOT CLASS 7 : OUTPUT AND CONCLUSION
TENSORFLOW MCQS TENSORFLOW MCQS
وظیفه ASSIGNMENT