دوره مبانی و کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 5. مهندسی ویژگی
• 6. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 7. کاربردها و اهمیت سیستم‌های توصیه‌گر
• 8. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
• 9. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 10. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
• 11. فیلترینگ مشارکتی کاربر-محور
• 12. فیلترینگ مشارکتی آیتم-محور
• 13. محدودیت‌های فیلترینگ مشارکتی
• 14. مقدمه‌ای بر روش‌های ماتریس‌فاکتور
• 15. تکنیک‌های تجزیه ماتریس
• 16. تکنیک‌های فاکتوربندی ماتریس تصادفی
• 17. تکنیک‌های فاکتوربندی ماتریس مبتنی بر گرافی
• 18. تکنیک‌های فاکتوربندی ماتریس مبتنی بر یادگیری عمیق
• 19. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق در توصیه‌گرها
• 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای توصیه‌گرها
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای توصیه‌گرها
• 22. شبکه‌های مولد و توصیه‌گرها
• 23. توصیه‌گرهای ترکیبی
• 24. استراتژی‌های ترکیب مدل‌ها
• 25. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 26. معیارهای دقت و بازیابی
• 27. معیارهای رتبه‌بندی
• 28. معیارهای تنوع و تازگی
• 29. آزمایش‌های A/B برای توصیه‌گرها
• 30. مسائل اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 31. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
• 32. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 33. شفافیت و قابلیت توضیح در توصیه‌گرها
• 34. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ و سیستم‌های توصیه‌گر
• 35. پردازش توزیع شده برای توصیه‌گرها
• 36. سیستم‌های توصیه‌گر در زمان واقعی
• 37. سیستم‌های توصیه‌گر برای داده‌های جریانی
• 38. مباحث پیشرفته در سیستم‌های توصیه‌گر
• 39. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
• 40. توصیه‌گرهای مبتنی بر گرافی (Graph-based Recommenders)
• 41. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 42. توصیه‌گرهای مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 43. توصیه‌گرهای چندوجهی (Multimodal Recommenders)
• 44. توصیه‌گرهای اجتماعی
• 45. توصیه‌گرهای مبتنی بر زمینه (Context-aware Recommenders)
• 46. توصیه‌گرهای برای کالاهای جدید (Cold-start problem)
• 47. حل مشکل کالای جدید در توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 48. حل مشکل کالای جدید در توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
• 49. حل مشکل کاربر جدید در توصیه‌گرها
• 50. استفاده از داده‌های خارجی برای حل مشکل کالای جدید
• 51. توصیه‌گرهای تعاملی
• 52. یادگیری فعال در سیستم‌های توصیه‌گر
• 53. سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
• 54. توصیه‌گرهای فیلم و موسیقی
• 55. توصیه‌گرهای اخبار و مقالات
• 56. توصیه‌گرهای محصولات و خدمات
• 57. توصیه‌گرهای شبکه‌های اجتماعی
• 58. توصیه‌گرهای آموزشی
• 59. توصیه‌گرهای سلامت
• 60. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌های کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
• 61. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی مطابق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 62. اخلاق حرفه‌ای در توسعه سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود تجربه کاربری
• 64. مبانی حاکمیت داده در سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. اصول معماری سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
• 66. پیاده‌سازی توصیه‌گرها با استفاده از چارچوب‌های یادگیری ماشین
• 67. کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها
• 68. مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras برای توصیه‌گرها
• 69. مقدمه‌ای بر PyTorch برای توصیه‌گرها
• 70. استفاده از Spark MLlib برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. چالش‌های پیاده‌سازی و استقرار توصیه‌گرها
• 72. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
• 73. تست و اعتبارسنجی مدل‌های توصیه‌گر
• 74. نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های توصیه‌گر
• 75. مطالعات موردی در پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر موفق
• 76. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های توصیه‌گر
• 77. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
• 78. نقش هوش مصنوعی در سفارشی‌سازی تجربه دیجیتال
• 79. توصیه‌گرهای مسئولانه و اخلاقی
• 80. جمعیت‌شناسی و تاثیر آن بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. پویایی بازار و تأثیر آن بر توصیه‌گرها
• 82. توصیه‌گرهای فراگیر و قابل دسترس
• 83. ملاحظات شرعی در توصیه‌گرها (مانند اجتناب از ترویج موارد حرام)
• 84. ملاحظات قانونی در توصیه‌گرها (مانند قوانین مربوط به حمایت از مصرف‌کننده)
• 85. نقش نظارت انسانی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 86. توصیه‌گرهای مبتنی بر بازخورد صریح و ضمنی
• 87. یادگیری مداوم در سیستم‌های توصیه‌گر
• 88. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های یادگیری انتقالی در توصیه‌گرها
• 89. کاربرد بلاک‌چین در سیستم‌های توصیه‌گر
• 90. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. ملاحظات فرهنگی در طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
• 92. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده با حفظ حریم خصوصی
• 93. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 94. ارزیابی جامع سیستم‌های توصیه‌گر
• 95. فراتر از دقت: معیارهای جدید برای ارزیابی توصیه‌گرها
• 96. مدیریت تعصبات در داده‌ها و مدل‌ها
• 97. اصول طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 98. توصیه‌گرهای اخلاقی و منطبق با ارزش‌های اسلامی
• 99. مبانی فقهی در خصوص مسائل مرتبط با داده و حریم خصوصی
• 100. کاربرد اخلاق در مهندسی هوش مصنوعی