اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های هوش مصنوعی مکالمه ای با Dialogflow ES

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های هوش مصنوعی مکالمه ای با Dialogflow ES

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مکالمه‌ای و Dialogflow ES
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه Dialogflow ES
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Dialogflow ES
• 4. ایجاد اولین Agent در Dialogflow ES
• 5. مفهوم Intent و نحوه تعریف آن
• 6. تعریف عبارات آموزشی (Training Phrases) برای Intentها
• 7. پاسخ‌های ثابت (Static Responses) در Dialogflow ES
• 8. پاسخ‌های پویا (Dynamic Responses) با استفاده از Context
• 9. Contextهای ورودی و خروجی برای مدیریت جریان مکالمه
• 10. نحوه استفاده از پارامترها (Parameters) در Intentها
• 11. انواع پارامترها و نوع داده‌های پشتیبانی شده
• 12. استخراج پارامترها و ذخیره‌سازی آن‌ها
• 13. استفاده از Entityها برای تشخیص مقادیر خاص
• 14. Entityهای سیستمی (System Entities) و کاربرد آن‌ها
• 15. ایجاد Entityهای سفارشی (Custom Entities)
• 16. Entityهای توالی (Sequence Entities) و نحوه تعریف آن‌ها
• 17. Entityهای لیست (List Entities) و کاربرد آن‌ها
• 18. Entityهای گرامری (Grammatical Entities)
• 19. مدیریت حالات مختلف کاربر (User States) با Context
• 20. استفاده از Fulfilment برای منطق سفارشی
• 21. راه‌اندازی Webhook برای Fulfilment
• 22. اتصال Dialogflow ES به سرویس‌های ابری
• 23. توسعه منطق پیچیده با Cloud Functions
• 24. انتقال داده بین Intentها با استفاده از Context
• 25. مدیریت خطاهای رایج در Dialogflow ES
• 26. پیاده‌سازی قابلیت اطمینان در Agentها
• 27. بهینه‌سازی عملکرد Agent برای پاسخگویی سریع
• 28. تست و اشکال‌زدایی Agent با استفاده از شبیه‌ساز
• 29. ارزیابی کیفیت Agent با داده‌های واقعی
• 30. نکات و ترفندها برای بهبود تجربه کاربری (UX)
• 31. طراحی جریان مکالمه مؤثر
• 32. مدیریت خروجی‌های غیرمنتظره کاربر
• 33. استفاده از Follow-up Intents برای مکالمات چندمرحله‌ای
• 34. پیاده‌سازی Intentهای پیش‌فرض (Default Intents)
• 35. مدیریت Intentهای "خداحافظی" و "تشکر"
• 36. کاربرد Intentهای "راهنمایی" و "کمک"
• 37. ارتباط با پایگاه داده از طریق Fulfilment
• 38. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات کاربر
• 39. مدیریت جلسات (Sessions) در Dialogflow ES
• 40. استفاده از Role-Based Access Control (RBAC) در Dialogflow ES
• 41. ادغام Dialogflow ES با پلتفرم‌های پیام‌رسان
• 42. پشتیبانی از چندین زبان در Agent
• 43. ترجمه خودکار و مدیریت زبان‌ها
• 44. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A)
• 45. ساخت چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری
• 46. طراحی Agent برای فروشگاه‌های آنلاین
• 47. توسعه Assistantهای شخصی
• 48. کاربرد Dialogflow ES در بخش آموزش
• 49. ساخت ربات‌های آموزشی تعاملی
• 50. استفاده از Dialogflow ES در بخش سلامت
• 51. طراحی Assistantهای سلامت
• 52. ملاحظات امنیتی در توسعه Agentها
• 53. حفاظت از اطلاعات حساس کاربر
• 54. پایش و تحلیل عملکرد Agent
• 55. استفاده از ابزارهای گزارش‌دهی Dialogflow ES
• 56. بهبود مداوم Agent بر اساس بازخورد کاربران
• 57. مرور بر آخرین به‌روزرسانی‌ها و ویژگی‌های Dialogflow ES
• 58. معرفی Dialogflow CX (برای پروژه‌های بزرگتر)
• 59. مقایسه Dialogflow ES و Dialogflow CX
• 60. مفاهیم پیشرفته در Dialogflow ES
• 61. استفاده از Prompts برای هدایت کاربر
• 62. نحوه مدیریت ابهام در پاسخ‌های کاربر
• 63. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده (Recommendation Systems)
• 64. طراحی Agent برای تعامل با دستگاه‌های IoT
• 65. کاربرد Dialogflow ES در صنعت بازی‌سازی
• 66. ایجاد رابط‌های مکالمه‌ای برای بازی‌ها
• 67. توسعه Agent برای مدیریت وظایف روزمره
• 68. اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار با Dialogflow ES
• 69. بررسی چارچوب‌های قانونی و شرعی مرتبط با هوش مصنوعی مکالمه‌ای در ایران
• 70. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی مکالمه‌ای
• 71. انطباق با قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 72. کاربرد هوش مصنوعی مکالمه‌ای در نظام اداری کشور
• 73. ملاحظات فرهنگی در طراحی Agent برای کاربران ایرانی
• 74. طراحی Agent با در نظر گرفتن ارزش‌های خانواده ایرانی-اسلامی
• 75. استفاده از واژگان مناسب و محترمانه در پاسخ‌ها
• 76. پرهیز از هرگونه محتوای مغایر با شرع مقدس اسلام
• 77. مدیریت احکام شرعی در پاسخ‌های Agent
• 78. انطباق با مقررات بانک مرکزی در صورت پردازش مالی
• 79. پرهیز از هرگونه ترویج ربا، قمار و موارد مشابه
• 80. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌های کاربران
• 81. حفظ حریم خصوصی کاربران مطابق با قوانین ایران
• 82. استفاده از منابع علمی و فقهی معتبر در صورت نیاز
• 83. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی یا عرفان‌های نوظهور
• 84. اطمینان از عدم مغایرت با منافع ملی و امنیت کشور
• 85. طراحی Agent برای کاربردهای آموزشی مطابق با سرفصل‌های مصوب
• 86. پرهیز از هرگونه محتوای مبتذل یا غیراخلاقی
• 87. مدیریت سختی‌ها و چالش‌های توسعه Agent
• 88. ارائه راهکارهای عملی برای غلبه بر مشکلات
• 89. آشنایی با ابزارهای توسعه جانبی برای Dialogflow ES
• 90. به اشتراک‌گذاری تجربیات موفق در توسعه Agent
• 91. بررسی نمونه‌های موفق Agent در بازار ایران
• 92. آینده هوش مصنوعی مکالمه‌ای و نقش Dialogflow ES
• 93. توسعه مهارت‌های لازم برای یک متخصص Dialogflow ES
• 94. چگونه یک Agent موفق و پرکاربرد بسازیم
• 95. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری Dialogflow ES