اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شخصی‌سازی محتوا بر اساس داده‌های کاربر با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شخصی‌سازی محتوا بر اساس داده‌های کاربر با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه تولید محتوا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر شخصی‌سازی محتوا
• 2. مبانی شخصی‌سازی محتوا
• 3. اهمیت داده‌های کاربر
• 4. نقش پایتون در شخصی‌سازی
• 5. کاربردهای شخصی‌سازی محتوا
• 6. چالش‌های شخصی‌سازی محتوا
• 7. اهداف دوره آموزشی
• 8. ساختار دوره
• 9. پیش‌نیازهای دوره
• 10. ابزارهای مورد نیاز
• 11. فصل دوم: جمع‌آوری داده‌های کاربر
• 12. منابع داده کاربر
• 13. انواع داده‌های کاربر
• 14. روش‌های جمع‌آوری داده
• 15. وب اسکرپینگ و پایتون
• 16. API ها و دسترسی به داده
• 17. پایگاه‌های داده و ذخیره‌سازی
• 18. قوانین حریم خصوصی داده‌ها
• 19. اخلاق در جمع‌آوری داده
• 20. پاکسازی و پیش‌پردازش داده
• 21. مدیریت داده‌های حجیم
• 22. فصل سوم: تحلیل داده‌های کاربر
• 23. مفهوم تحلیل داده
• 24. آمار توصیفی
• 25. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 26. تجسم داده‌ها با پایتون
• 27. شناسایی الگوها و روندها
• 28. تعیین بخش‌های مشتریان
• 29. پیش‌بینی رفتار کاربر
• 30. تکنیک‌های خوشه‌بندی
• 31. تحلیل سری‌های زمانی
• 32. ارزیابی کیفیت داده
• 33. فصل چهارم: مدل‌سازی شخصی‌سازی
• 34. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی
• 35. انواع الگوریتم‌های شخصی‌سازی
• 36. فیلترینگ مشارکتی
• 37. سیستم‌های مبتنی بر محتوا
• 38. مدل‌های یادگیری عمیق
• 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 41. مدل‌های ترنسفورمر
• 42. مدل‌های ترکیبی
• 43. ارزیابی مدل‌ها
• 44. فصل پنجم: پیاده‌سازی شخصی‌سازی با پایتون
• 45. کتابخانه‌های پایتون برای شخصی‌سازی
• 46. NumPy برای محاسبات عددی
• 47. Pandas برای دستکاری داده
• 48. Scikit-learn برای یادگیری ماشین
• 49. TensorFlow و Keras
• 50. PyTorch
• 51. NLTK و SpaCy برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 52. Flask یا Django برای توسعه وب
• 53. پیاده‌سازی فیلترینگ مشارکتی
• 54. فصل ششم: شخصی‌سازی مبتنی بر محتوا
• 55. درک محتوا
• 56. استخراج ویژگی از متن
• 57. نمایش برداری متن (Vectorization)
• 58. TF-IDF
• 59. Word Embeddings
• 60. شباهت معنایی بین محتوا
• 61. پیاده‌سازی سیستم مبتنی بر محتوا
• 62. فصل هفتم: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
• 63. توصیه‌گرهای پویا
• 64. توصیه‌گرهای مبتنی بر زمینه
• 65. توصیه‌گرهای چندوجهی
• 66. شخصی‌سازی در زمان واقعی
• 67. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی
• 68. مدل‌سازی پنهان لاتنت
• 69. فاکتورization ماتریس
• 70. کاربرد مدل‌های گراف
• 71. فصل هشتم: ارزیابی سیستم‌های شخصی‌سازی
• 72. معیارهای ارزیابی
• 73. دقت (Accuracy)
• 74. دقت و بازخوانی (Precision & Recall)
• 75. امتیاز F1
• 76. MSE و RMSE
• 77. MAP (Mean Average Precision)
• 78. NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)
• 79. A/B Testing
• 80. مقایسه سیستم‌ها
• 81. فصل نهم: حریم خصوصی و اخلاق در شخصی‌سازی
• 82. حریم خصوصی داده‌های کاربر
• 83. ناشناس‌سازی داده‌ها
• 84. حذف داده‌های حساس
• 85. قوانین GDPR و CCPA
• 86. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 87. شفافیت در شخصی‌سازی
• 88. مسئولیت‌پذیری
• 89. مدل‌های حفظ حریم خصوصی
• 90. فصل دهم: کاربردها و مطالعات موردی
• 91. شخصی‌سازی در تجارت الکترونیک
• 92. شخصی‌سازی در رسانه‌های اجتماعی
• 93. شخصی‌سازی در آموزش
• 94. شخصی‌سازی در سلامت
• 95. مطالعه موردی ۱: Netflix
• 96. مطالعه موردی ۲: Spotify
• 97. مطالعه موردی ۳: Amazon
• 98. مطالعه موردی ۴: YouTube
• 99. آینده شخصی‌سازی محتوا
• 100. جمع‌بندی نهایی