开发商在开发智能课程平台时，首先采用了自然语言处理技术。这种技术能够帮助智能课程平台理解和处理大量的文本信息，使得其能够识别、提取和分析课程内容以及用户问题。通过自然语言处理技术，智能课程平台可以更加智能地回答学生的问题，同时还可以生成符合学生需求的个性化学习内容。
其次，开发商还采用了机器学习技术。机器学习是一种人工智能的技术，通过对大量数据的学习和分析，使得系统能够不断优化和改进自身的性能。在智能课程平台中，机器学习技术可以帮助系统更好地理解学生的学习习惯和需求，从而为他们提供更加个性化的学习体验。此外，机器学习技术还可以帮助智能课程平台预测学生的学习成绩，以及提供更加精准的学习建议。
此外，开发商还运用了数据挖掘技术。数据挖掘是一种从大量数据中发现规律和模式的技术，通过对用户数据和学习数据的分析，智能课程平台可以更好地了解用户的行为和偏好，从而提供更加个性化的学习体验。数据挖掘技术可以帮助智能课程平台为每个学生量身定制学习计划，提高学习效率和学习成绩。
除此之外，开发商还采用了推荐系统技术。推荐系统是一种能够根据用户兴趣和行为推荐个性化内容的技术，通过对学生的学习记录和评价进行分析，智能课程平台可以为每个学生推荐最适合他们的学习内容和资源。推荐系统技术可以帮助学生更快地找到自己感兴趣的学习材料，提高学习的效率和趣味性。
再者，开发商还应用了智能语音识别技术。智能语音识别技术可以帮助学生通过语音与智能课程平台进行交互，简化学习操作的流程，提高用户体验。通过智能语音识别技术，学生可以使用语音来提问、搜索和学习课程内容，这种交互方式更加直观和便捷，使学习过程更加高效和愉快。