فلش‌کارت‌های آموزشی LLMs به عنوان قلب سیستم‌های توصیه‌گر: از تئوری تا عمل

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب LLMs به عنوان قلب سیستم‌های توصیه‌گر: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر سیستم های توصیه‌گر
• 2. چالش های سنتی در سیستم های توصیه‌گر
• 3. ظهور مدل های زبان بزرگ (LLMs)
• 4. نقش LLMs در سیستم های توصیه‌گر
• 5. مروری بر معماری های LLM (ترنسفورمر، GPT، BERT)
• 6. پردازش زبان طبیعی (NLP) و LLMs
• 7. درک زبان طبیعی (NLU) با LLMs
• 8. تولید زبان طبیعی (NLG) با LLMs
• 9. تکنیک های Fine-tuning LLMs برای وظایف توصیه‌گر
• 10. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در LLMs
• 11. یادگیری چندوظیفه ای (Multi-task Learning) با LLMs
• 12. یادگیری تعاملی (Interactive Learning) در LLMs
• 13. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و LLMs
• 14. مدل سازی مبتنی بر محتوا (Content-based) با LLMs
• 15. مدل سازی مشارکتی (Collaborative Filtering) با LLMs
• 16. مدل سازی ترکیبی (Hybrid) با LLMs
• 17. استفاده از LLMs برای درک ویژگی های آیتم
• 18. استفاده از LLMs برای درک ویژگی های کاربر
• 19. توصیه مبتنی بر زمینه (Context-aware) با LLMs
• 20. توصیه مبتنی بر دانش (Knowledge-based) با LLMs
• 21. مدل سازی توالی (Sequential Recommendation) با LLMs
• 22. مدل سازی مبتنی بر گراف (Graph-based Recommendation) با LLMs
• 23. استخراج دانش از متن با LLMs
• 24. تولید توضیحات آیتم با LLMs
• 25. تولید دلایل توصیه با LLMs
• 26. شخصی سازی عمیق با LLMs
• 27. مدل سازی ترجیحات پنهان کاربر با LLMs
• 28. مدل سازی ترجیحات پویا کاربر با LLMs
• 29. مدیریت ابهام در ترجیحات کاربر با LLMs
• 30. مدل سازی تعاملات پیچیده کاربر با LLMs
• 31. توصیه آیتم های جدید (Cold-start) با LLMs
• 32. مدیریت آیتم های جدید (Cold-start) با LLMs
• 33. توصیه مبتنی بر تصویر با LLMs (Multimodal LLMs)
• 34. توصیه مبتنی بر صدا با LLMs (Multimodal LLMs)
• 35. توصیه مبتنی بر ویدئو با LLMs (Multimodal LLMs)
• 36. مدل های LLM تخصصی برای دامنه های خاص (فیلم، موسیقی، خرید)
• 37. ارزیابی LLMs در سیستم های توصیه‌گر
• 38. معیارهای ارزیابی سنتی (Precision, Recall, NDCG)
• 39. معیارهای ارزیابی جدید برای LLMs
• 40. ارزیابی کیفیت توضیحات تولید شده
• 41. ارزیابی کیفیت دلایل توصیه
• 42. تست A/B برای LLMs در سیستم های توصیه‌گر
• 43. پیاده سازی LLMs در سیستم های توصیه‌گر
• 44. انتخاب معماری LLM مناسب
• 45. انتخاب داده های آموزشی مناسب
• 46. پیش پردازش داده ها برای LLMs
• 47. تکنیک های رمزگذاری (Embedding) در LLMs
• 48. مدیریت حافظه و محاسبات برای LLMs
• 49. استفاده از کتابخانه ها و فریمورک های LLM (Hugging Face, TensorFlow, PyTorch)
• 50. استقرار LLMs در محیط های تولیدی
• 51. مقیاس پذیری LLMs در سیستم های توصیه‌گر
• 52. زمان پاسخگویی (Latency) در LLMs
• 53. هزینه های محاسباتی LLMs
• 54. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در LLMs
• 55. اخلاق در LLMs و سیستم های توصیه‌گر
• 56. سوگیری (Bias) در LLMs و راه های مقابله با آن
• 57. شفافیت (Transparency) در LLMs
• 58. قابلیت تفسیر (Interpretability) در LLMs
• 59. توضیح پذیری (Explainability) در LLMs
• 60. تجربه کاربری (UX) در سیستم های توصیه‌گر مبتنی بر LLM
• 61. طراحی رابط کاربری (UI) برای سیستم های توصیه‌گر مبتنی بر LLM
• 62. تعامل انسان و LLM در سیستم های توصیه‌گر
• 63. بازخورد کاربر و بهبود مستمر
• 64. مدیریت خطاها و استثناها در LLMs
• 65. پایداری (Robustness) LLMs در برابر ورودی های ناخواسته
• 66. تکنیک های Compression و Quantization برای LLMs
• 67. استفاده از LLMs برای درک هدف کاربر
• 68. استفاده از LLMs برای پیش بینی نیاز کاربر
• 69. استفاده از LLMs برای غلبه بر محدودیت های داده
• 70. استفاده از LLMs برای کشف آیتم های جدید و نوآورانه
• 71. استفاده از LLMs برای توصیه های شخصی سازی شده در زمان واقعی
• 72. استفاده از LLMs برای ایجاد تجربه های خرید تعاملی
• 73. استفاده از LLMs برای بهبود ارتباطات بین کاربر و سیستم
• 74. استفاده از LLMs برای ایجاد پروفایل های کاربر غنی تر
• 75. استفاده از LLMs برای درک احساسات کاربر
• 76. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر روند (Trend-based)
• 77. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر رویداد (Event-based)
• 78. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر زمان (Time-sensitive)
• 79. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر مکان (Location-based)
• 80. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر شبکه اجتماعی
• 81. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر نظر (Opinion-based)
• 82. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر مقایسه (Comparison-based)
• 83. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر سوال و جواب (Q&A-based)
• 84. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر بازی (Gamified Recommendation)
• 85. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر خلاقیت (Creative Recommendation)
• 86. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر یادگیری شناختی (Cognitive Learning Recommendation)
• 87. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر هوش هیجانی (Emotional Intelligence Recommendation)
• 88. آینده LLMs در سیستم های توصیه‌گر
• 89. روندهای تحقیقاتی آینده
• 90. چالش های باز و تحقیقاتی
• 91. نکات عملی برای پیاده سازی موفق
• 92. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد LLMs
• 93. مصاحبه با متخصصان صنعت
• 94. نتیجه گیری و جمع بندی