فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته با یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 3. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. فیلترینگ مشارکتی سنتی
• 5. مدل‌های ماتریس فاکتورization
• 6. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای توصیه‌گرها
• 7. تحلیل مقادیر منفرد (SVD) در توصیه‌گرها
• 8. مدل‌های مبتنی بر محتوا
• 9. استخراج ویژگی از آیتم‌ها
• 10. پردازش زبان طبیعی برای توصیه‌گرها
• 11. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 12. شبکه‌های عصبی برای فیلترینگ مشارکتی
• 13. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) در توصیه‌گرها
• 14. شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای توصیه‌گرها
• 15. شبکه‌های تولیدی مولد (GAN) در توصیه‌گرها
• 16. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرها
• 17. مدل‌های ترکیبی توصیه‌گر
• 18. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
• 19. مدل‌سازی رفتار کاربر
• 20. مدل‌سازی ترجیحات کاربر
• 21. توصیه‌گرهای متنی
• 22. سیستم‌های توصیه‌گر زمانی
• 23. توصیه‌گرهای مکانی
• 24. توصیه‌گرهای اجتماعی
• 25. توصیه‌گرهای چند منظوره
• 26. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 27. معیارهای دقت و فراخوانی
• 28. شاخص‌های پوشش و تنوع
• 29. کاربردهای عملی سیستم‌های توصیه‌گر
• 30. سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
• 31. سیستم‌های توصیه‌گر در رسانه‌های اجتماعی
• 32. سیستم‌های توصیه‌گر در خدمات پخش
• 33. سیستم‌های توصیه‌گر در سلامت
• 34. سیستم‌های توصیه‌گر در آموزش
• 35. سیستم‌های توصیه‌گر در امور مالی
• 36. طراحی معماری سیستم توصیه‌گر
• 37. مهندسی ویژگی برای توصیه‌گرها
• 38. پیش‌پردازش داده‌ها برای توصیه‌گرها
• 39. مدیریت داده‌های پراکنده
• 40. مدل‌سازی تعاملات کاربر-آیتم
• 41. تکنیک‌های تنظیم مدل
• 42. تنظیم فراپارامترها
• 43. اعتبارسنجی متقابل
• 44. بهینه‌سازی عملکرد توصیه‌گرها
• 45. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
• 46. پردازش دسته‌ای و بلادرنگ
• 47. سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
• 48. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 49. حریم خصوصی کاربران
• 50. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. توضیح‌پذیری توصیه‌ها
• 53. ملاحظات امنیتی در توصیه‌گرها
• 54. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 55. کاربرد هوش مصنوعی در چارچوب قوانین ایران
• 56. پردازش داده‌های کاربران با رعایت اصول شرعی
• 57. مدل‌سازی ترجیحات کاربران با رویکرد بومی
• 58. توصیه‌گرهای سازگار با فرهنگ ایرانی
• 59. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از چارچوب‌های متن‌باز
• 60. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 61. ساخت مدل‌های یادگیری عمیق سفارشی
• 62. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پلتفرم‌های مختلف
• 63. استقرار سیستم‌های توصیه‌گر در محیط عملیاتی
• 64. نظارت و نگهداری سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. بازخورد کاربران و بهبود مستمر
• 66. مدیریت چرخه عمر مدل
• 67. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در توصیه‌گرها
• 68. توصیه‌گرهای بدون نظارت
• 69. توصیه‌گرهای نیمه‌نظارتی
• 70. یادگیری خودکار در توصیه‌گرها
• 71. مدل‌سازی گراف برای توصیه‌گرها
• 72. شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف (GNN)
• 73. کاربرد GNN در فیلترینگ مشارکتی
• 74. کاربرد GNN در توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 75. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 76. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای توصیه‌گرها
• 77. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف توصیه‌گر
• 78. استفاده از LLMs برای تولید توضیحات آیتم
• 79. استفاده از LLMs برای درک پرس‌وجوهای کاربر
• 80. توصیه‌گرهای تعاملی
• 81. تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای
• 82. توصیه‌گرهای سفارشی‌سازی‌شده
• 83. مدل‌سازی پویای ترجیحات کاربر
• 84. تحلیل احساسات کاربران برای توصیه‌گرها
• 85. توصیه‌گرهای مبتنی بر تصویر و ویدئو
• 86. استفاده از بینایی ماشین در توصیه‌گرها
• 87. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تحلیل تصویر
• 88. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تحلیل ویدئو
• 89. سیستم‌های توصیه‌گر در صنایع خلاق
• 90. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. تجربه کاربری (UX) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 92. آزمون A/B در سیستم‌های توصیه‌گر
• 93. اندازه‌گیری موفقیت تجاری توصیه‌گرها
• 94. رویکردهای نوین در ارزیابی توصیه‌گرها
• 95. توصیه‌گرهای اخلاقی و مسئولانه
• 96. توسعه پایدار در سیستم‌های توصیه‌گر
• 97. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
• 98. کاربرد هوش مصنوعی در خدمت اهداف ملی
• 99. نوآوری در حوزه سیستم‌های توصیه‌گر بومی
• 100. گزارش‌دهی و مستندسازی در سیستم‌های توصیه‌گر