کتاب NewsReX: ساخت یک سیستم توصیه‌گر خبری سریع و کارآمد با Keras 3 و JAX
, ,

کتاب NewsReX: ساخت یک سیستم توصیه‌گر خبری سریع و کارآمد با Keras 3 و JAX

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000015502 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 NewsReX: ساخت یک سیستم توصیه‌گر خبری سریع و کارآمد با Keras 3 و JAX

موضوع کلی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر خبری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: ساخت سیستم توصیه‌گر خبری NewsReX
  • 2. اهمیت سیستم‌های توصیه‌گر خبری در دنیای امروز
  • 3. مروری بر چالش‌ها و فرصت‌ها در توصیه‌ خبر
  • 4. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها
  • 5. یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی در توصیه‌گرها
  • 6. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 7. نقش NLP در درک محتوای خبری
  • 8. آشنایی با محیط توسعه و ابزارهای مورد نیاز (Python)
  • 9. نصب و راه‌اندازی Keras 3 و JAX
  • 10. ساختار کلی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 11. انواع سیستم‌های توصیه‌گر: محتوامحور، همکارانه، ترکیبی
  • 12. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا (Content-Based)
  • 13. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ همکارانه (Collaborative Filtering)
  • 14. ماتریس‌های تعامل کاربر-خبر و چالش تنکی (Sparsity)
  • 15. روش‌های کلاسیک کاهش ابعاد (SVD، PCA) در توصیه‌گرها
  • 16. معرفی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 17. چالش‌های خاص توصیه‌ خبر: تازگی، پویایی، سوگیری
  • 18. درک ساختار داده‌های خبری: عنوان، متن، دسته، متا دیتا
  • 19. منابع داده برای سیستم‌های توصیه‌گر خبری (عمومی و داخلی)
  • 20. جمع‌آوری و پاکسازی داده‌های خبری
  • 21. توکنایزیشن (Tokenization) متن خبر
  • 22. نرمال‌سازی و استانداردسازی متن (Lemmatization, Stemming)
  • 23. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal) و عبارات بی‌معنی
  • 24. مدیریت کلمات خارج از واژگان (OOV)
  • 25. پدینگ (Padding) و ترانکیت کردن (Truncating) توالی‌ها
  • 26. رمزگذاری ویژگی‌های دسته‌بندی (Categorical Features Encoding)
  • 27. ساخت مجموعه داده‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 28. مفاهیم اولیه Word Embeddings
  • 29. مدل Word2Vec (Skip-gram, CBOW) و کاربرد آن در اخبار
  • 30. GloVe و FastText برای نمایش کلمات
  • 31. مقدمه‌ای بر Embeddings مبتنی بر ترنسفورمر (BERT, RoBERTa)
  • 32. استفاده از Embeddings از پیش آموزش‌دیده برای اخبار
  • 33. ساختار و نحوه آموزش Embeddings برای کلمات و اسناد خبری
  • 34. Embeddings برای کاربران و تعاملات آن‌ها
  • 35. نمایش جامع خبر: ترکیب Embeddings متنی و متا دیتا
  • 36. نمایش جامع کاربر: ترکیب تاریخچه تعامل و ویژگی‌ها
  • 37. چالش نمایش پویا در محیط خبری
  • 38. فلسفه و معماری Keras 3
  • 39. Keras 3: یک API یکپارچه برای بک‌اندهای مختلف
  • 40. انتخاب و پیکربندی بک‌اند (TensorFlow, PyTorch, JAX)
  • 41. ساخت مدل‌های ترتیبی (Sequential API) در Keras 3
  • 42. ساخت مدل‌های تابعی (Functional API) برای معماری‌های پیچیده
  • 43. لایه‌های رایج در Keras 3 (Dense, Embedding, LSTM, GRU, Conv1D)
  • 44. تعریف توابع ضرر (Loss Functions) و بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 45. آموزش مدل‌ها (model.fit) و کال‌بک‌ها (Callbacks)
  • 46. ذخیره و بارگذاری مدل‌های Keras 3
  • 47. سفارشی‌سازی لایه‌ها و مدل‌ها در Keras 3
  • 48. JAX چیست؟ محاسبات عددی با کارایی بالا
  • 49. تفاوت JAX با NumPy: JIT Compilation و AutoDiff
  • 50. JAX NumPy: استفاده از توابع NumPy با قدرت JAX
  • 51. تحول توابع در JAX: `jax.jit` برای کامپایل لحظه‌ای
  • 52. `jax.grad` برای مشتق‌گیری خودکار
  • 53. `jax.vmap` برای موازی‌سازی خودکار بر روی دسته‌ها (Batching)
  • 54. `jax.pmap` برای موازی‌سازی بر روی چندین دستگاه (GPU/TPU)
  • 55. استفاده از XLA (Accelerated Linear Algebra) در JAX
  • 56. مدیریت وضعیت و تصادفی بودن در JAX (PRNGKey)
  • 57. مزایای JAX برای یادگیری عمیق و مدل‌های بزرگ
  • 58. Keras 3 با بک‌اند JAX: راه‌اندازی و تنظیمات
  • 59. مزایای استفاده از JAX به عنوان بک‌اند Keras 3
  • 60. نوشتن لایه‌ها و مدل‌های سفارشی Keras با توابع JAX
  • 61. بهره‌گیری از قابلیت `jax.jit` در آموزش Keras
  • 62. بهینه‌سازی عملکرد با `jax.vmap` و `jax.pmap` در Keras 3
  • 63. ردیابی و پروفایل‌سازی عملکرد مدل در Keras/JAX
  • 64. مقایسه عملکرد Keras با بک‌اند JAX در مقابل سایر بک‌‌اندها
  • 65. مدیریت حافظه در Keras 3 با بک‌اند JAX
  • 66. استراتژی‌های توزیع شده برای آموزش (Distributed Training)
  • 67. چالش‌ها و نکات عملی در ترکیب Keras 3 و JAX
  • 68. مروری بر معماری NewsReX: ایده‌های اصلی مقاله
  • 69. بخش Encoder خبر: پردازش متن و ویژگی‌های خبر
  • 70. بخش Encoder کاربر: مدل‌سازی تاریخچه تعاملات کاربر
  • 71. ترکیب اطلاعات خبر و کاربر: لایه Attention
  • 72. معرفی لایه‌های Self-Attention و Multi-Head Attention
  • 73. مکانیزم توجه در سیستم‌های توصیه‌گر خبری
  • 74. لایه تجمیع (Aggregation Layer) برای تولید بردار کاربری
  • 75. لایه پیش‌بینی (Prediction Layer) برای امتیازدهی خبر
  • 76. طراحی تابع ضرر (Loss Function) مناسب برای توصیه‌ خبر
  • 77. مدل‌سازی تازگی خبر و تأثیر آن بر توصیه
  • 78. مدیریت اخبار جدید (Cold Start News Problem)
  • 79. مدیریت کاربران جدید (Cold Start User Problem)
  • 80. معماری کامل NewsReX: از ورودی تا خروجی
  • 81. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل NewsReX
  • 82. پیاده‌سازی Encoder خبر در Keras 3 (با JAX backend)
  • 83. پیاده‌سازی Encoder کاربر در Keras 3 (با JAX backend)
  • 84. پیاده‌سازی مکانیزم Attention در Keras 3
  • 85. اتصال اجزا و ساخت مدل NewsReX end-to-end
  • 86. آموزش مدل NewsReX: جزئیات پارامترها و هایپرپارامترها
  • 87. تکنیک‌های کاهش زمان آموزش با JAX: XLA Compilation
  • 88. بهینه‌سازی مصرف حافظه: استفاده از fp16 (Mixed Precision)
  • 89. استراتژی‌های زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 90. نظارت بر فرآیند آموزش و شناسایی گلوگاه‌ها
  • 91. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر (Precision, Recall, NDCG, MAP)
  • 92. ارزیابی آفلاین (Offline Evaluation) مدل NewsReX
  • 93. پیاده‌سازی استراتژی‌های نمونه‌برداری منفی (Negative Sampling)
  • 94. بهینه‌سازی مدل برای سرعت و مقیاس‌پذیری
  • 95. استقرار مدل NewsReX برای توصیه‌های بلادرنگ (Real-time)
  • 96. مفاهیم A/B Testing برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 97. شخصی‌سازی پیشرفته و توصیه‌های پویا
  • 98. جنبه‌های اخلاقی و سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر خبری
  • 99. روندهای آینده در سیستم‌های توصیه‌گر خبری و JAX/Keras
  • 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی

📚 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 NewsReX: ساخت یک سیستم توصیه‌گر خبری سریع و کارآمد با Keras 3 و JAX”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا