معرفی دوره

کارگاه «توسعه پیشرفته چت‌بات» محصول پلتفرم LinkedIn، در قالب نسخه 2024-9، برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار طراحی شده است. این دوره قدم‌به‌قدم از مبانی پردازش زبان طبیعی تا معماری‌های پیشرفته Transformer و یکپارچه‌سازی APIهای نوین را پوشش می‌دهد. شما می‌توانید این دوره را به صورت کاملاً رایگان دانلود کرده و در پروژه‌های حرفه‌ای خود از آن بهره ببرید.

آنچه در این دوره می‌آموزید

• مرور مبانی NLP و تکنیک‌های پیش‌پردازش متون
• کار با کتابخانه‌های محبوب مانند TensorFlow، PyTorch و Hugging Face Transformers
• طراحی شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و بازگشتی (RNN) برای فهم زبان
• معرفی معماری‌های Transformer و BERT و نحوه آموزش مدل‌های بزرگ زبان (LLM)
• یکپارچه‌سازی چت‌بات با APIهای سرویس‌های ابری (AWS, Google Cloud, Azure)
• پیاده‌سازی سیستم‌های سوال و پاسخ (Q&A) و دستیار مجازی تخصصی
• بهینه‌سازی عملکرد چت‌بات و اندازه‌گیری کیفیت پاسخ‌ها (پریسیژن، ریکال، F1)

مزایای شرکت در دوره

• دریافت گواهی معتبر LinkedIn پس از اتمام موفقیت‌آمیز تمامی جلسات
• افزایش مهارت فنی و توانایی کار در پروژه‌های حرفه‌ای هوش مصنوعی
• دسترسی به کدهای نمونه و دیتاست‌های واقعی برای تمرین عملی
• ارتباط با جامعه دانشجویان و اساتید از طریق گروه‌های بحث آنلاین
• بهبود عملکرد رزومه و پروفایل لینکدین با درج مهارت‌های پیشرفته

پیش‌نیازها

• آشنایی پایه با زبان‌های برنامه‌نویسی Python یا JavaScript
• درک مفاهیم پایه یادگیری ماشین (Linear Regression، Classification)
• آشنایی مقدماتی با مبانی شبکه‌های عصبی
• داشتن محیط توسعه (IDE) مناسب و نصب کتابخانه‌های ضروری
• ارتباط اینترنت برای دانلود دیتاست‌ها و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده

ساختار و بخش‌های دوره

• فصل 1: مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و چت‌بات‌ها
  • تاریخچه و کاربردهای NLP
  • انواع چت‌بات‌ها و معماری‌های پایه
• فصل 2: تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
  • Tokenization، Lemmatization و Stemming
  • بردار‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• فصل 3: شبکه‌های عصبی و مدل‌های کلاسیک
  • RNN، LSTM و GRU
  • کاربرد در تولید پاسخ‌های ساده
• فصل 4: معماری Transformer و BERT
  • نحوه کار Attention Mechanism
  • توسعه مدل‌های بزرگ زبان و Fine-Tuning
• فصل 5: یکپارچه‌سازی API و Deployment
  • ساخت RESTful API با FastAPI
  • استقرار در سرور ابری و مقیاس‌پذیری

مثال‌های عملی

در طول دوره، دو پروژه کلیدی به صورت پروژه‌محور ارائه می‌شود:

• چت‌بات پرسش و پاسخ درباره مستندات یک کتابخانه نرم‌افزاری: این پروژه شامل بارگذاری دیتاست مستندات، آموزش مدل BERT و راه‌اندازی یک داشبورد ساده برای آزمایش سوالات کاربران است.
• دستیار مجازی فروشگاه آنلاین: طراحی و پیاده‌سازی چت‌باتی که قادر به مشاوره کالا، بررسی موجودی و ثبت سفارش اولیه باشد. در این مثال از Webhook و Integration با سیستم‌های خارجی استفاده می‌شود.

نکات کلیدی

• استفاده از Transfer Learning برای کاهش زمان آموزش و افزایش دقت
• بهینه‌سازی هایپرپارامترها با ابزارهایی مثل Optuna
• محافظت از مدل در برابر حملات داده مخرب (Adversarial Attacks)
• مدیریت و ضبط لاگ‌ها با کتابخانه‌های TensorBoard و Weights & Biases
• استفاده از Docker برای تضمین سازگاری محیط توسعه و تولید

چگونه دوره را دانلود و شروع کنیم

برای دانلود رایگان کارگاه هوش مصنوعی LinkedIn نسخه 2024-9 کافی است به لینک رسمی دوره در پلتفرم LinkedIn Learning مراجعه کنید و با حساب کاربری خود ثبت‌نام نمایید. پس از ثبت‌نام می‌توانید تمامی ویدئوها، کدهای نمونه و منابع تکمیلی را بدون پرداخت هزینه دریافت نموده و یادگیری خود را آغاز کنید.