کتاب معماری نرم‌افزار: Building Recommendation Engines
, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: Building Recommendation Engines

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000198 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب معماری نرم‌افزار: Building Recommendation Engines

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معماری نرم‌افزار: Building Recommendation Engines
  • 2. مبانی و پیش‌نیازها:
  • 3. مقدمه به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 4. آشنایی با انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. مفاهیم اولیه جبر خطی و آمار
  • 6. مفاهیم اولیه احتمال و تئوری بیز
  • 7. زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مرتبط
  • 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (Anaconda)
  • 9. آشنایی با کتابخانه‌های Numpy و Pandas
  • 10. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn
  • 11. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و SQL
  • 12. آشنایی با مفاهیم NoSQL و پایگاه داده‌های گراف
  • 13. فرایندهای جمع‌آوری و آماده‌سازی داده:
  • 14. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
  • 15. آشنایی با وب‌اسکرپینگ و APIها
  • 16. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
  • 17. مدیریت داده‌های گم‌شده و پرت
  • 18. استخراج ویژگی‌ها (Feature Engineering)
  • 19. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها و نرمال‌سازی
  • 20. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
  • 21. ارزیابی کیفیت داده‌ها و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 22. سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس محتوا:
  • 23. مقدمه‌ای بر توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 24. نمایش محتوا با استفاده از بردارها
  • 25. محاسبه شباهت بین اقلام (Cosine Similarity)
  • 26. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 27. معایب و مزایای سیستم‌های مبتنی بر محتوا
  • 28. بهبودهای سیستم‌های مبتنی بر محتوا: TF-IDF و Word Embeddings
  • 29. کاربرد Word2Vec در توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 30. استفاده از Doc2Vec برای توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 31. فیلتر کردن محتوا با استفاده از فیلترهای کالمن
  • 32. سیستم‌های توصیه‌گر همکارانه:
  • 33. مقدمه‌ای بر توصیه‌گرهای همکارانه
  • 34. توصیه‌گرهای همکارانه مبتنی بر حافظه
  • 35. محاسبه شباهت بین کاربران (User-based)
  • 36. محاسبه شباهت بین اقلام (Item-based)
  • 37. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر همکارانه
  • 38. معایب و مزایای سیستم‌های همکارانه
  • 39. مشکلات داده‌های پراکنده و راه‌حل‌ها
  • 40. کاهش ابعاد با استفاده از SVD و PCA
  • 41. پیاده‌سازی SVD در توصیه‌گرهای همکارانه
  • 42. استفاده از Surprise library برای پیاده‌سازی سریع
  • 43. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی:
  • 44. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 45. روش‌های ترکیب سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. ترکیب وزنی (Weighted Combination)
  • 47. ترکیب Cascade و Meta-learning
  • 48. کاربرد Ensemble Learning در توصیه‌گرها
  • 49. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 50. مدل‌های پیشرفته‌تر: Matrix Factorization
  • 51. فاکتورگیری ماتریس با استفاده از SGD
  • 52. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 53. Deep Learning در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. ارزیابی و بهینه‌سازی:
  • 55. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر (RMSE, MAE, Precision@K, Recall@K, NDCG)
  • 56. ارزیابی آنلاین و آفلاین
  • 57. بهینه‌سازی پارامترها با استفاده از Grid Search و Random Search
  • 58. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 59. ارزیابی A/B تست
  • 60. چالش سرد (Cold Start Problem) و راه‌حل‌ها
  • 61. مسئله تنوع (Diversity) و راه‌حل‌ها
  • 62. مقیاس‌پذیری و طراحی سیستم‌های توصیه‌گر بزرگ
  • 63. مدیریت و نگهداری مدل‌های توصیه‌گر
  • 64. مفاهیم Bias و Fairness در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. مباحث پیشرفته:
  • 66. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
  • 67. آشنایی با کتابخانه‌های Graph Embedding
  • 68. پیاده‌سازی Graph Convolutional Networks (GCNs)
  • 69. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 70. مقدمه‌ای بر Contextual Bandits
  • 71. مدل‌های Sequence-aware
  • 72. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر Time Series
  • 73. توصیه‌گرهای چندوجهی (Multimodal)
  • 74. استفاده از Big Data در سیستم‌های توصیه‌گر (Spark)
  • 75. آینده سیستم‌های توصیه‌گر و روندها
  • 76. در ادامه سرفصل‌های دوره، این 25 سرفصل اضافی پیشنهاد می‌شوند:
  • 77. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های توصیه‌گر
  • 78. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. مدیریت مشکل Cold Start در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 80. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر (User-Based Collaborative Filtering)
  • 81. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم (Item-Based Collaborative Filtering)
  • 82. مقدمه‌ای بر تجزیه ماتریس و کاربردهای آن (Matrix Factorization)
  • 83. پیاده‌سازی تجزیه مقادیر منفرد (SVD) برای توصیه‌گرها
  • 84. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering) با TF-IDF
  • 85. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommendation Systems)
  • 86. معیارهای ارزیابی آفلاین سیستم‌های توصیه‌گر (Precision, Recall, F1, RMSE)
  • 87. معیارهای پیشرفته ارزیابی (NDCG, MAP)
  • 88. ارزیابی آنلاین: تست A/B و Interleaving
  • 89. معماری مقیاس‌پذیر برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. طراحی پایپ‌لاین داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 91. انتخاب پایگاه داده مناسب برای داده‌های توصیه‌گر (NoSQL, Graph DBs)
  • 92. ساخت سرویس‌های توصیه‌گر با معماری Microservices
  • 93. پیاده‌سازی کشینگ و بهینه‌سازی عملکرد
  • 94. استقرار سیستم‌های توصیه‌گر با Docker و Kubernetes
  • 95. معرفی کتابخانه Surprise برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
  • 96. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 97. Autoencoders و شبکه‌های عصبی برای توصیه‌گرها
  • 98. معرفی Factorization Machines و Field-aware Factorization Machines
  • 99. سیستم‌های توصیه‌گر آگاه از متن (Context-Aware Recommender Systems)
  • 100. اخلاق و سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب معماری نرم‌افزار: Building Recommendation Engines”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا