حقيبة تدريبية متكاملة
مهارات التواصل الرقمي عبر روبوتات المحادثة (Chatbots) وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
5أيام، 25 ساعة تدريبية
الهدف العام:
تمكين المشاركين من فهم وتطبيق مفاهيم التواصل الرقمي باستخدام روبوتات المحادثة وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، واكتساب المهارات اللازمة لتصميم وتوظيف حلول ذكاء اصطناعي تفاعلية تعزز تجربة المستخدم وتدعم التواصل المؤسسي الذكي.
الأهداف التفصيلية:
• التعرف على مفهوم روبوتات المحادثة ودورها في تحسين التواصل الرقمي.
• فهم مبادئ وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وأهم تطبيقاتها العملية.
• اكتساب مهارات تصميم وإدارة محادثات ذكية فعّالة ومقنعة.
• استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل اللغة والمشاعر لفهم المستخدمين.
• بناء استراتيجيات تواصل مؤسسي تعتمد على الأتمتة الذكية والتفاعل الفوري.
الفئة المستهدفة:
• موظفو خدمة العملاء والدعم الفني
• مطورو الأنظمة الذكية والمحادثات التفاعلية
• مسؤولو التسويق والعلاقات العامة الرقمية
• المدربون والمستشارون في التواصل المؤسسي
• جميع المهتمين بمهارات التواصل الذكي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي
المحاور التدريبية:
اليوم الأول: مدخل إلى التواصل الرقمي والذكاء الاصطناعي التفاعلي
الجلسة الأولى: التواصل في العصر الرقمي
مفهوم التواصل الرقمي وأبعاده الحديثة
التحول من التواصل البشري إلى التفاعل الآلي
دور الذكاء الاصطناعي في دعم الاتصال المؤسسي
تحديات وأخلاقيات التواصل عبر الأنظمة الذكية
أهمية الأتمتة في تجربة العميل الحديثة
الجلسة الثانية: مقدمة في روبوتات المحادثة (Chatbots)
ما هو روبوت المحادثة وكيف يعمل؟
أنواع الـ Chatbots (الذكية – القائمة على القواعد – التنبؤية)
مكونات النظام الحواري الذكي
أهم أدوات إنشاء روبوتات المحادثة (Dialogflow – IBM Watson – Microsoft Bot Framework)
أمثلة عملية لتجارب ناجحة في مؤسسات عالمية
اليوم الثاني: تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
الجلسة الأولى: فهم أساسيات NLP في التواصل الذكي
مفهوم معالجة اللغة الطبيعية وأهميتها في المحادثات الآلية
تحليل النصوص والتعرف على النوايا (Intent Detection)
استخراج الكيانات والمعاني من النصوص (Entity Recognition)
تحليل المشاعر والانفعالات في الرسائل
أمثلة تطبيقية على استخدام NLP في التفاعل مع العملاء
الجلسة الثانية: أدوات وتطبيقات NLP العملية
التعرف على أدوات مفتوحة المصدر (مثل SpaCy، NLTK، Hugging Face)
نماذج الذكاء اللغوي (GPT، BERT، LLaMA وغيرها)
كيفية تدريب نموذج محادثة ذكي بلغات متعددة
تحسين أداء الأنظمة التفاعلية عبر تحليل البيانات
تطبيق عملي مبسط لإنشاء محادثة تفاعلية
اليوم الثالث: تصميم المحادثات الذكية
الجلسة الأولى: مبادئ بناء الحوار التفاعلي الفعّال
تحليل احتياجات المستخدم وأهدافه
صياغة الرسائل بطريقة إنسانية وودية
استراتيجيات جذب المستخدم وتشجيعه على التفاعل
إدارة الأخطاء وسيناريوهات الردود الذكية
نماذج تصميم المحادثة (Conversation Flow Design)
الجلسة الثانية: أدوات تصميم واجهات الحوار
استخدام واجهات مرئية لتصميم المحادثات (مثل Botpress وFlow XO)
ربط الروبوت بالمنصات الاجتماعية والمواقع الإلكترونية
إنشاء شخصيات محادثة ذات طابع إنساني (Chat Persona)
تحسين تجربة المستخدم عبر الملاحظات التفاعلية
اختبار فعالية الحوار عبر أدوات المحاكاة الذكية
اليوم الرابع: التحليل الذكي للأداء والتفاعل
الجلسة الأولى: تحليل البيانات الاتصالية عبر الذكاء الاصطناعي
مؤشرات الأداء الأساسية لروبوتات المحادثة (KPIs)
تحليل المحادثات لفهم مستوى رضا المستخدمين
تتبع الأنماط السلوكية للمستخدمين
تحليل المحادثات الفاشلة لتطوير الأداء
الذكاء الاصطناعي في التنبؤ باحتياجات المستخدم
الجلسة الثانية: الذكاء العاطفي في المحادثات الذكية
إدماج تقنيات التعاطف في المحادثات الآلية
تحليل المشاعر اللحظي وتعديل الردود آليًا
تطبيق الذكاء الاصطناعي لفهم الحالة المزاجية للمستخدم
تحسين التجربة العاطفية في التواصل الآلي
دراسة حالة لتطبيق نظام محادثة متعاطف
اليوم الخامس: المستقبل المهني للتواصل عبر الذكاء الاصطناعي
الجلسة الأولى: استراتيجيات التواصل المؤسسي الذكي
دمج Chatbots في استراتيجيات الاتصال المؤسسي
تحسين تجربة العملاء الداخلية والخارجية عبر الأتمتة
أخلاقيات استخدام روبوتات المحادثة في العمل
التحكم في خصوصية البيانات وسرية المحادثات
تصميم خطط تطوير مستمرة للأنظمة الذكية
الجلسة الثانية: مشروع ختامي وتوصيات
تطبيق عملي لبناء روبوت محادثة بسيط
تحليل الأداء اللغوي والحوار التفاعلي
عرض مشاريع المشاركين ومناقشة التحسينات
خارطة الطريق لتطوير مهارات التواصل الذكي
التوصيات المستقبلية لتوظيف NLP في المؤسسات