سیستم مدیریت مشتریان دفتر املاک - طراحی فرم Airtable تاریخ تهیه: 2025/05/19 ✅ مشخصات فرم نهایی در Airtable 🗂 نام پایگاه داده: مدیریت مشتریان دفتر املاک 📄 نام جدول اصلی: مشتریان 📝 فرم ورود اطلاعات: فرم عمومی برای همه کاربران (مدیر و مشاوران) 📌 فیلدهای اصلی در جدول “مشتریان“: • - نام مشتری | نوع: متن | توضیحات: الزامی • - نوع مشتری | نوع: منوی کشویی | توضیحات: خرید / اجاره • - نوع ملک | نوع: منوی کشویی | توضیحات: آپارتمان / ویلا / زمین / مغازه و... • - منطقه / ناحیه | نوع: متن یا کشویی | توضیحات: قابل فیلتر • - متراژ | نوع: عدد | توضیحات: به متر مربع • - بودجه / مبلغ پرداختی | نوع: عدد | توضیحات: به ریال (با فرمت سهرقمی) • - معاوضه | نوع: کشویی | توضیحات: بله / خیر • - تهاتر با | نوع: منوی شرطی | توضیحات: خودرو / زمین / ویلا / ندارد • - تهاتر نقدی | نوع: منوی شرطی | توضیحات: میدهد / میخواهد / ندارد • - مبلغ تهاتر | نوع: عدد | توضیحات: فقط در صورت نیاز نمایش داده میشود • - وضعیت پرداخت | نوع: کشویی | توضیحات: سر به سر / پرداختی / دریافتی • - رهن/اجاره کامل یا جزئی | نوع: کشویی | توضیحات: کامل / جزئی • - مدت اجاره | نوع: عدد + واحد | توضیحات: مثلاً 12 ماه • - تاریخ آخرین پیگیری | نوع: تاریخ شمسی | توضیحات: با باکس انتخابگر تاریخ • - وضعیت پیگیری | نوع: کشویی | توضیحات: در حال پیگیری / منتظر بازدید / بازدید شده / بسته شده / منصرف شده / نامناسب • - مشاور مسئول | نوع: کشویی | توضیحات: سهیل فرد / علی اصمعی / محبینژاد / مدیر • - یادداشت | نوع: متن طولانی | توضیحات: برای توضیحات بیشتر 📎 فرم ورود اطلاعات (Form View): • فرم مشترک برای همه کاربران • فیلد «مشاور مسئول» الزامی و کشویی است تا اطلاعات هر مشاور تفکیک شود. • فیلدهای شرطی برای تهاتر، نمایش هوشمند فقط در صورت انتخاب گزینههای خاص. • کاملاً راستچین، با تاریخ شمسی و ظاهر مرتب و رنگی. 📊 نمای گزارشگیری (Views): • - گزارش مشتریان فعال هر مشاور • - مشتریان بدون پیگیری در ۷ روز گذشته • - وضعیتهای مختلف مشتریان • - فیلتر بر اساس منطقه، بودجه، متراژ، نوع ملک و معاوضه 🛡 دسترسیها: • شما (مدیر): دسترسی کامل • مشاوران: فقط اطلاعات مربوط به خودشان (با استفاده از فرم یا نمایشهای فیلتر شده) 📱 قابل استفاده روی: • اندروید و iOS (با اپ Airtable) • ویندوز / مک (در مرورگر یا نسخه دسکتاپ) 🧠 سطح هوشمندی قابل ارتقا با: • اتصال به Zapier یا n8n برای اتوماسیون پیامها (مثلاً ارسال پیام واتساپ با WhatsApp API) • اتصال به فایلهای خروجی زونکن یا ملکرادار برای پیشنهاد فایل مناسب به هر مشتری
لیست پروژههای سیستم مدیریت یادگیری
پروژههای سیستم مدیریت یادگیری
سیستم مدیریت مشتریان دفتر املاک - طراحی فرم Airtable تاریخ تهیه: 2025/05/19 ✅ مشخصات فرم نهایی در Airtable 🗂 نام پایگاه داده: مدیریت مشتریان دفتر املاک 📄 نام جدول اصلی: مشتریان 📝 فرم ورود اطلاعات: فرم عمومی برای همه کاربران (مدیر و مشاوران) 📌 فیلدهای اصلی در جدول “مشتریان“: • - نام مشتری | نوع: متن | توضیحات: الزامی • - نوع مشتری | نوع: منوی کشویی | توضیحات: خرید / اجاره • - نوع ملک | نوع: منوی کشویی | توضیحات: آپارتمان / ویلا / زمین / مغازه و... • - منطقه / ناحیه | نوع: متن یا کشویی | توضیحات: قابل فیلتر • - متراژ | نوع: عدد | توضیحات: به متر مربع • - بودجه / مبلغ پرداختی | نوع: عدد | توضیحات: به ریال (با فرمت سهرقمی) • - معاوضه | نوع: کشویی | توضیحات: بله / خیر • - تهاتر با | نوع: منوی شرطی | توضیحات: خودرو / زمین / ویلا / ندارد • - تهاتر نقدی | نوع: منوی شرطی | توضیحات: میدهد / میخواهد / ندارد • - مبلغ تهاتر | نوع: عدد | توضیحات: فقط در صورت نیاز نمایش داده میشود • - وضعیت پرداخت | نوع: کشویی | توضیحات: سر به سر / پرداختی / دریافتی • - رهن/اجاره کامل یا جزئی | نوع: کشویی | توضیحات: کامل / جزئی • - مدت اجاره | نوع: عدد + واحد | توضیحات: مثلاً 12 ماه • - تاریخ آخرین پیگیری | نوع: تاریخ شمسی | توضیحات: با باکس انتخابگر تاریخ • - وضعیت پیگیری | نوع: کشویی | توضیحات: در حال پیگیری / منتظر بازدید / بازدید شده / بسته شده / منصرف شده / نامناسب • - مشاور مسئول | نوع: کشویی | توضیحات: سهیل فرد / علی اصمعی / محبینژاد / مدیر • - یادداشت | نوع: متن طولانی | توضیحات: برای توضیحات بیشتر 📎 فرم ورود اطلاعات (Form View): • فرم مشترک برای همه کاربران • فیلد «مشاور مسئول» الزامی و کشویی است تا اطلاعات هر مشاور تفکیک شود. • فیلدهای شرطی برای تهاتر، نمایش هوشمند فقط در صورت انتخاب گزینههای خاص. • کاملاً راستچین، با تاریخ شمسی و ظاهر مرتب و رنگی. 📊 نمای گزارشگیری (Views): • - گزارش مشتریان فعال هر مشاور • - مشتریان بدون پیگیری در ۷ روز گذشته • - وضعیتهای مختلف مشتریان • - فیلتر بر اساس منطقه، بودجه، متراژ، نوع ملک و معاوضه 🛡 دسترسیها: • شما (مدیر): دسترسی کامل • مشاوران: فقط اطلاعات مربوط به خودشان (با استفاده از فرم یا نمایشهای فیلتر شده) 📱 قابل استفاده روی: • اندروید و iOS (با اپ Airtable) • ویندوز / مک (در مرورگر یا نسخه دسکتاپ) 🧠 سطح هوشمندی قابل ارتقا با: • اتصال به Zapier یا n8n برای اتوماسیون پیامها (مثلاً ارسال پیام واتساپ با WhatsApp API) • اتصال به فایلهای خروجی زونکن یا ملکرادار برای پیشنهاد فایل مناسب به هر مشتری
یک دیتاست داریم شامل متن پیامک و ایمیل. میخواهیم با استفاده روش های Deep و Shallow ببینیم نتایج خوبی در تشخیص هرزنامه Spam می دهد یا نه؟ همچنین بتوانیم روش Deep و Shallow را ترکیب کنیم. میزان دقت برایمان مهم است. همچنین در بخش روابط معنایی: آیا جمله که میخونیم و ازش برداشت می کنیم باعث تشخیص هرزنامه می شود؟
یک دیتاست داریم شامل متن پیامک و ایمیل. میخواهیم با استفاده روش های Deep و Shallow ببینیم نتایج خوبی در تشخیص هرزنامه Spam می دهد یا نه؟ همچنین بتوانیم روش Deep و Shallow را ترکیب کنیم. میزان دقت برایمان مهم است. همچنین در بخش روابط معنایی: آیا جمله که میخونیم و ازش برداشت می کنیم باعث تشخیص هرزنامه می شود؟
عنوان پروژه طراحی و مستندسازی جهت توسعه سامانه نرمافزاری مبتنی بر هوش مصنوعی برای بازار هوشمند استارتاپی با معماری مقیاسپذیر
چارچوب کلی پروژه این پروژه با هدف ایجاد یک پلتفرم اینترنتی برای خودکارسازی فرآیند خرید و فروش کالا/خدمات و بهرهگیری از هوش مصنوعی در جهت کاهش هزینههای منابع انسانی و بهینهسازی عملیات تجاری طراحی میشود. سیستم مذکور باید قابلیت توسعه پذیری برای پوشش نیازهای آینده استارتاپ را داشته و الزاما از sparx جهت مدلسازی استفاده شود.
الزامات افزودهشده معماری ویژه بازار هوشمند
- طراحی سیستم مبتنی بر معماری رویداد-محور (Event-Driven Architecture) برای پردازش بلادرنگ تراکنشها.
- پیادهسازی موتور توصیهگر هوشمند (AI Recommender Engine) مبتنی بر یادگیری ماشین (ML) و تحلیل رفتار کاربران.
- یکپارچهسازی چتباتهای خودمختار (Autonomous Chatbots) برای پشتیبانی مشتریان و مدیریت تعاملات.
- استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل نظرات و پیشبینی روندهای بازار.
کاهش هزینه منابع انسانی
- جایگزینی فرآیندهای دستی با اتوماسیون هوشمند (RPA + AI) در حوزههای مدیریت موجودی، پرداختها و گزارشگیری و کیف پول داخلی و کیف پول اعتباری و غیره...
- بهرهگیری از مدلهای پیشبینیکننده (Predictive Analytics) برای مدیریت موجودی و کاهش ضایعات.
بهبودهای کلیدی در معماری نرمافزار
پشتیبانی از مدلهای خودمختار:
- طراحی ماژولهای AI با قابلیت یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)** برای بهبود تصمیمگیری در محیطهای پویا.
- استفاده از چارچوبهای متنباز مانند TensorFlow/PyTorch برای تضمین انعطافپذیری.
مقیاسپذیری عمودی/افقی:
- استقرار سیستم روی زیرساخت ابری (مانند AWS/GCP) با قابلیت Auto-Scaling.
- بهرهگیری از **کانتینرسازی (Docker/Kubernetes) برای مدیریت یکپارچه سرویسها.
تحویلهای بهروزشده:
- گزارش تحلیل تأثیر هوش مصنوعی بر کاهش هزینههای عملیاتی (بر اساس معیارهای ROI و TCO).
- مستندات آموزش مدلهای ML و خطمشیهای بهروزرسانی خودکار (Continuous Retraining).
- نمونههای عملیاتی از سناریوهای خرید/فروش خودکار (Automated Trade Use Cases).
نکات نهایی:
- جدول زمانی دقیق پس از بررسی دادههای تکمیلی شما (مانند حجم تراکنشها، پیچیدگی مدلهای AI و الزامات امنیتی) نهایی خواهد شد.
- پیشنهاد میشود از چارچوبهای Low-Code (مانند Microsoft Power Platform) برای تسریع توسعه ماژولهای غیرهستهای استفاده گردد.
عنوان پروژه طراحی و مستندسازی جهت توسعه سامانه نرمافزاری مبتنی بر هوش مصنوعی برای بازار هوشمند استارتاپی با معماری مقیاسپذیر
چارچوب کلی پروژه این پروژه با هدف ایجاد یک پلتفرم اینترنتی برای خودکارسازی فرآیند خرید و فروش کالا/خدمات و بهرهگیری از هوش مصنوعی در جهت کاهش هزینههای منابع انسانی و بهینهسازی عملیات تجاری طراحی میشود. سیستم مذکور باید قابلیت توسعه پذیری برای پوشش نیازهای آینده استارتاپ را داشته و الزاما از sparx جهت مدلسازی استفاده شود.
الزامات افزودهشده معماری ویژه بازار هوشمند
- طراحی سیستم مبتنی بر معماری رویداد-محور (Event-Driven Architecture) برای پردازش بلادرنگ تراکنشها.
- پیادهسازی موتور توصیهگر هوشمند (AI Recommender Engine) مبتنی بر یادگیری ماشین (ML) و تحلیل رفتار کاربران.
- یکپارچهسازی چتباتهای خودمختار (Autonomous Chatbots) برای پشتیبانی مشتریان و مدیریت تعاملات.
- استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل نظرات و پیشبینی روندهای بازار.
کاهش هزینه منابع انسانی
- جایگزینی فرآیندهای دستی با اتوماسیون هوشمند (RPA + AI) در حوزههای مدیریت موجودی، پرداختها و گزارشگیری و کیف پول داخلی و کیف پول اعتباری و غیره...
- بهرهگیری از مدلهای پیشبینیکننده (Predictive Analytics) برای مدیریت موجودی و کاهش ضایعات.
بهبودهای کلیدی در معماری نرمافزار
پشتیبانی از مدلهای خودمختار:
- طراحی ماژولهای AI با قابلیت یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)** برای بهبود تصمیمگیری در محیطهای پویا.
- استفاده از چارچوبهای متنباز مانند TensorFlow/PyTorch برای تضمین انعطافپذیری.
مقیاسپذیری عمودی/افقی:
- استقرار سیستم روی زیرساخت ابری (مانند AWS/GCP) با قابلیت Auto-Scaling.
- بهرهگیری از **کانتینرسازی (Docker/Kubernetes) برای مدیریت یکپارچه سرویسها.
تحویلهای بهروزشده:
- گزارش تحلیل تأثیر هوش مصنوعی بر کاهش هزینههای عملیاتی (بر اساس معیارهای ROI و TCO).
- مستندات آموزش مدلهای ML و خطمشیهای بهروزرسانی خودکار (Continuous Retraining).
- نمونههای عملیاتی از سناریوهای خرید/فروش خودکار (Automated Trade Use Cases).
نکات نهایی:
- جدول زمانی دقیق پس از بررسی دادههای تکمیلی شما (مانند حجم تراکنشها، پیچیدگی مدلهای AI و الزامات امنیتی) نهایی خواهد شد.
- پیشنهاد میشود از چارچوبهای Low-Code (مانند Microsoft Power Platform) برای تسریع توسعه ماژولهای غیرهستهای استفاده گردد.
میخواهم یک سیستم داشته باشم که با آن بتوانم از طریق دوربین اشیایی را که توسط افراد استفاده می شود شناسایی و گزارش گیری کنم همچنین در صورت شناسایی یک یا چند شی خاص برق یک دستگاه قطع یا وصل شود. نمونه پروژه من در سایت های https://www.intenseye.com/ و https://safeside.ai/ قابل مشاهده است
میخواهم یک سیستم داشته باشم که با آن بتوانم از طریق دوربین اشیایی را که توسط افراد استفاده می شود شناسایی و گزارش گیری کنم همچنین در صورت شناسایی یک یا چند شی خاص برق یک دستگاه قطع یا وصل شود. نمونه پروژه من در سایت های https://www.intenseye.com/ و https://safeside.ai/ قابل مشاهده است
در نهایت خروجی کار یک pdf می باشد که شامل Use case و تعریف توابع لازم برای طراحی یک سیستم هوشمند کلاس های مجازی میباشد. برای این سیستم هوشمند باید تصمیم گیری شود که چه ویژگی یا توابع اضافی تر و بهتر میتوان تعریف کرد که سیستم های آموزشی آنلاین فعلی ندارن. در نهایت باید یک معماری و Use case های مختلف آورده شود تا ویژگی های اضافی را توصیف کنند. تعریف ویژگی ها یا توابع اضافی برای سیستم آموزش آنلاین های امروزی. هم چنین باید دیده شود که بلاک چین یا هوش مصنوعی را چگونه میتونیم اضافه کنیم به این سیستم ها لطفا در صورت تسلط کامل به مهندسی نرم افزار این پروژه را قبول کنید
در نهایت خروجی کار یک pdf می باشد که شامل Use case و تعریف توابع لازم برای طراحی یک سیستم هوشمند کلاس های مجازی میباشد. برای این سیستم هوشمند باید تصمیم گیری شود که چه ویژگی یا توابع اضافی تر و بهتر میتوان تعریف کرد که سیستم های آموزشی آنلاین فعلی ندارن. در نهایت باید یک معماری و Use case های مختلف آورده شود تا ویژگی های اضافی را توصیف کنند. تعریف ویژگی ها یا توابع اضافی برای سیستم آموزش آنلاین های امروزی. هم چنین باید دیده شود که بلاک چین یا هوش مصنوعی را چگونه میتونیم اضافه کنیم به این سیستم ها لطفا در صورت تسلط کامل به مهندسی نرم افزار این پروژه را قبول کنید