دوره سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده با پایتون: از پایگاه داده تا الگوریتم همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده با پایتون: از پایگاه داده تا الگوریتم

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه شخصی‌سازی تجربه مشتری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: سیستم‌های توصیه‌گر و اهمیت شخصی‌سازی
• 2. فصل 1: آشنایی با مفاهیم سیستم‌های توصیه‌گر
• 3. فصل 2: انواع سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. فصل 3: اهمیت داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 5. فصل 4: پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL برای توصیه‌گرها
• 6. فصل 5: طراحی پایگاه داده برای داده‌های تعاملی
• 7. فصل 6: جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های کاربر
• 8. فصل 7: ویژگی‌های کاربر و آیتم
• 9. فصل 8: تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 10. فصل 9: اصول یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها
• 11. فصل 10: مقدمه‌ای بر پایتون و کتابخانه‌های کلیدی
• 12. فصل 11: NumPy برای محاسبات عددی
• 13. فصل 12: Pandas برای دستکاری داده‌ها
• 14. فصل 13: Matplotlib و Seaborn برای بصری‌سازی
• 15. فصل 14: Scikit-learn برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 16. فصل 15: الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 17. فصل 16: نمایش متنی آیتم‌ها (TF-IDF)
• 18. فصل 17: نمایش معنایی آیتم‌ها (Word Embeddings)
• 19. فصل 18: محاسبه شباهت بین آیتم‌ها
• 20. فصل 19: ساخت توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 21. فصل 20: الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
• 22. فصل 21: فیلترینگ مشارکتی کاربر-محور
• 23. فصل 22: فیلترینگ مشارکتی آیتم-محور
• 24. فصل 23: ماتریس تعاملات کاربر-آیتم
• 25. فصل 24: تخمین مقادیر گمشده در ماتریس
• 26. فصل 25: الگوریتم‌های مجاورت (Similarity Measures)
• 27. فصل 26: پیاده‌سازی فیلترینگ مشارکتی با Scikit-learn
• 28. فصل 27: الگوریتم‌های تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
• 29. فصل 28: تجزیه مقدار منفرد (SVD)
• 30. فصل 29: فاکتورگیری ماتریس پنهان (Funk SVD)
• 31. فصل 30: کاربرد SVD در سیستم‌های توصیه‌گر
• 32. فصل 31: الگوریتم‌های مبتنی بر مدل‌های پیچیده
• 33. فصل 32: شبکه‌های عصبی برای توصیه‌گرها
• 34. فصل 33: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 35. فصل 34: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 36. فصل 35: مدل‌های ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)
• 37. فصل 36: ترکیب مبتنی بر وزن
• 38. فصل 37: ترکیب مبتنی بر رتبه‌بندی
• 39. فصل 38: ترکیب با استفاده از یادگیری ماشین
• 40. فصل 39: معرفی TensorFlow و Keras
• 41. فصل 40: ساخت یک مدل توصیه‌گر با Keras
• 42. فصل 41: معرفی PyTorch
• 43. فصل 42: ساخت یک مدل توصیه‌گر با PyTorch
• 44. فصل 43: سیستم‌های توصیه‌گر برای محتوای پویا
• 45. فصل 44: در نظر گرفتن زمینه (Context-Aware Recommenders)
• 46. فصل 45: توصیه‌گرهای مبتنی بر زمان
• 47. فصل 46: توصیه‌گرهای مبتنی بر مکان
• 48. فصل 47: توصیه‌گرهای مبتنی بر دستگاه
• 49. فصل 48: شخصی‌سازی در زمان واقعی (Real-time Personalization)
• 50. فصل 49: ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. فصل 50: معیارهای دقت (Accuracy Metrics)
• 52. فصل 51: معیارهای بازیابی (Recall Metrics)
• 53. فصل 52: معیارهای پوشش (Coverage Metrics)
• 54. فصل 53: معیارهای تنوع (Diversity Metrics)
• 55. فصل 54: معیارهای جذابیت (Serendipity Metrics)
• 56. فصل 55: تقسیم داده‌ها برای آموزش و تست
• 57. فصل 56: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 58. فصل 57: تست A/B در سیستم‌های توصیه‌گر
• 59. فصل 58: مشکلات و چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر
• 60. فصل 59: مشکل سرآغاز سرد (Cold Start Problem)
• 61. فصل 60: راه‌حل‌های مشکل سرآغاز سرد
• 62. فصل 61: مشکل عدم تعادل داده‌ها (Data Sparsity)
• 63. فصل 62: راه‌حل‌های مشکل عدم تعادل داده‌ها
• 64. فصل 63: مشکل سوگیری (Bias) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. فصل 64: شناسایی و کاهش سوگیری
• 66. فصل 65: مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. فصل 66: معماری سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
• 68. فصل 67: پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
• 69. فصل 68: Apache Spark برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 70. فصل 69: استفاده از Spark MLlib
• 71. فصل 70: دیتابیس‌های گراف (Graph Databases)
• 72. فصل 71: معرفی Neo4j
• 73. فصل 72: مدل‌سازی داده‌ها در پایگاه داده گراف
• 74. فصل 73: پرس‌وجو در پایگاه داده گراف
• 75. فصل 74: سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
• 76. فصل 75: الگوریتم‌های پیمایش گراف
• 77. فصل 76: معرفی LightFM
• 78. فصل 77: ساخت توصیه‌گرهای ترکیبی با LightFM
• 79. فصل 78: معرفی Surprise Library
• 80. فصل 79: استفاده از Surprise برای فیلترینگ مشارکتی
• 81. فصل 80: الگوریتم‌های SVD در Surprise
• 82. فصل 81: توصیه‌گرهای محتوا محور در Surprise
• 83. فصل 82: کاربردهای عملی سیستم‌های توصیه‌گر
• 84. فصل 83: توصیه‌گرها در تجارت الکترونیک
• 85. فصل 84: توصیه‌گرها در رسانه‌های اجتماعی
• 86. فصل 85: توصیه‌گرها در سرویس‌های پخش موسیقی
• 87. فصل 86: توصیه‌گرها در سرویس‌های پخش ویدئو
• 88. فصل 87: توصیه‌گرها در سایت‌های خبری
• 89. فصل 88: حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 90. فصل 89: مسائل اخلاقی در توصیه‌گرها
• 91. فصل 90: شفافیت و قابلیت توضیح (Explainability)
• 92. فصل 91: آینده سیستم‌های توصیه‌گر
• 93. فصل 92: یادگیری عمیق پیشرفته در توصیه‌گرها
• 94. فصل 93: سیستم‌های توصیه‌گر قابل فهم (Explainable Recommenders)
• 95. فصل 94: توصیه‌گرهای با هدف‌گذاری شخصی (Goal-Oriented Recommenders)
• 96. فصل 95: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای توصیه‌گرها
• 97. فصل 96: پیاده‌سازی یک پروژه کامل توصیه‌گر
• 98. فصل 97: جمع‌بندی و مراحل بعدی
• 99. فصل 98: منابع بیشتر برای مطالعه
• 100. فصل 99: پرسش و پاسخ متداول