کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری توصیه‌گر
, ,

کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری توصیه‌گر

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017155 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 زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری توصیه‌گر

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر دوره و اهمیت زبان تخصصی در حوزه هوش مصنوعی
  • 2. مرور گرامر ضروری: زمان‌ها در متون فنی
  • 3. کاربرد ساختار مجهول (Passive Voice) در توصیف فرآیندها و الگوریتم‌ها
  • 4. واژگان کلیدی: داده، مدل، الگوریتم، و پارامتر (Data, Model, Algorithm, Parameter)
  • 5. اصطلاحات پایه‌ای در آمار و احتمال به زبان انگلیسی
  • 6. زبان انگلیسی برای بیان مفاهیم ریاضیاتی: بردارها، ماتریس‌ها و تانسورها
  • 7. نحوه خواندن و درک فرمول‌های ریاضی در مقالات انگلیسی
  • 8. اصول نگارش فنی: شفافیت، دقت و اختصار
  • 9. ساختار یک مقاله علمی در حوزه یادگیری ماشین
  • 10. چگونه یک چکیده (Abstract) فنی را به درستی درک کنیم؟
  • 11. واژگان مرتبط با جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها (Data Collection & Preprocessing)
  • 12. اصطلاحات رایج در مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 13. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) به زبان انگلیسی
  • 14. تاریخچه و تکامل سیستم‌های توصیه‌گر: واژگان کلیدی
  • 15. تعریف سیستم‌های توصیه‌گر: واژگان و ساختارهای رایج
  • 16. واژگان بنیادین: کاربر، آیتم، و رتبه‌بندی (User, Item, Rating)
  • 17. توصیف داده‌های صریح و ضمنی (Explicit vs. Implicit Data)
  • 18. انواع اصلی الگوریتم‌های توصیه‌گر: مروری بر اصطلاحات
  • 19. مقدمه‌ای بر فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 20. مقدمه‌ای بر فیلترینگ محتوامحور (Content-Based Filtering)
  • 21. مقدمه‌ای بر سیستم‌های ترکیبی (Hybrid Systems)
  • 22. ماتریس سودمندی کاربر-آیتم (User-Item Utility Matrix): درک و توصیف
  • 23. چالش‌های کلیدی در سیستم‌های توصیه‌گر: اصطلاحات تخصصی
  • 24. مشکل شروع سرد (The Cold Start Problem): تعریف و واژگان
  • 25. مشکل پراکندگی داده (The Data Sparsity Problem): توصیف و تحلیل
  • 26. مقیاس‌پذیری (Scalability): واژگان مرتبط با عملکرد سیستم
  • 27. معیارهای ارزیابی: مقدمه‌ای بر Precision و Recall
  • 28. فیلترینگ مشارکتی: رویکردهای مبتنی بر حافظه (Memory-based)
  • 29. فیلترینگ مشارکتی: رویکردهای مبتنی بر مدل (Model-based)
  • 30. تحلیل الگوریتم User-based Collaborative Filtering
  • 31. تحلیل الگوریتم Item-based Collaborative Filtering
  • 32. واژگان توصیف معیارهای شباهت: Cosine, Pearson, Jaccard
  • 33. نحوه توصیف فرآیند یافتن همسایه‌ها (Finding Neighbors)
  • 34. محاسبه پیش‌بینی رتبه‌بندی (Rating Prediction): اصطلاحات و فرمول‌ها
  • 35. مزایا و معایب رویکردهای مبتنی بر حافظه به زبان انگلیسی
  • 36. درک مفهوم تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
  • 37. زبان تخصصی برای توضیح الگوریتم SVD (Singular Value Decomposition)
  • 38. توصیف بردارهای نهفته (Latent Vectors) برای کاربران و آیتم‌ها
  • 39. آموزش مدل‌های تجزیه ماتریس: اصطلاحات بهینه‌سازی
  • 40. واژگان الگوریتم کاهش گرادیان تصادفی (Stochastic Gradient Descent – SGD)
  • 41. اصطلاحات مربوط به تنظیم مدل: نرخ یادگیری و منظم‌سازی (Learning Rate & Regularization)
  • 42. الگوریتم حداقل مربعات متناوب (Alternating Least Squares – ALS)
  • 43. مقایسه SVD، SGD و ALS در متون فنی
  • 44. مزایا و معایب مدل‌های تجزیه ماتریس به زبان انگلیسی
  • 45. فیلترینگ محتوامحور: پروفایل آیتم (Item Profile)
  • 46. فیلترینگ محتوامحور: پروفایل کاربر (User Profile)
  • 47. اصطلاحات کلیدی در استخراج ویژگی از متن: TF-IDF
  • 48. توصیف فرآیند تطبیق پروفایل کاربر و آیتم
  • 49. زبان مقایسه: Collaborative Filtering در مقابل Content-Based
  • 50. سیستم‌های ترکیبی: چرا و چگونه؟
  • 51. واژگان توصیف استراتژی‌های ترکیبی: Weighted, Switching, Cascade
  • 52. توصیف مدل‌های ترکیبی Feature Combination و Feature Augmentation
  • 53. ورود به دنیای یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. واژگان پایه‌ای شبکه‌های عصبی: لایه، نورون، تابع فعال‌سازی
  • 55. کاربرد پرسپترون چندلایه (MLP) در توصیه‌گرها
  • 56. تحلیل مقالات مرتبط با Autoencoder برای فیلترینگ مشارکتی
  • 57. Denoising Autoencoders: درک و توصیف
  • 58. تحلیل مدل‌های مبتنی بر فاکتورسازی عصبی (Neural Factorization Models)
  • 59. یادگیری متریک عمیق (Deep Metric Learning) برای توصیه‌گرها
  • 60. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای استخراج ویژگی
  • 61. توصیه‌های متوالی (Sequential Recommendations): واژگان و مفاهیم
  • 62. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای توصیه‌های متوالی
  • 63. توصیف مدل‌های مبتنی بر LSTM و GRU در مقالات
  • 64. درک و توصیف مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 65. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformer-based Models) برای توصیه‌گرها
  • 66. اصطلاحات تخصصی در توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف (Graph-based Recommenders)
  • 67. کاربرد شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs) در توصیه‌گرها
  • 68. یادگیری بازنمایی (Representation Learning) در گراف‌ها: Node Embeddings
  • 69. توصیف توصیه‌گرهای آگاه از زمینه (Context-Aware Recommender Systems)
  • 70. واژگان مرتبط با انواع زمینه: زمان، مکان، وضعیت اجتماعی
  • 71. مدل‌سازی زمینه: رویکردهای Pre-filtering, Post-filtering, a aContextual Modeling
  • 72. توصیف دقیق معیارهای ارزیابی: Precision@k, Recall@k
  • 73. چگونگی توضیح مفهوم Average Precision (AP) و MAP
  • 74. درک و تشریح معیار NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)
  • 75. معیارهای ارزیابی فراتر از دقت: Serendipity, Diversity, Novelty
  • 76. مقایسه ارزیابی آفلاین و آنلاین (Offline vs. Online Evaluation)
  • 77. زبان فنی برای طراحی و تحلیل A/B Testing
  • 78. توصیف چالش‌های جانبی: حمله پروفایل‌های ساختگی (Shilling Attacks)
  • 79. حریم خصوصی (Privacy) در سیستم‌های توصیه‌گر: واژگان و نگرانی‌ها
  • 80. واژگان مرتبط با عدالت، سوگیری و شفافیت (Fairness, Bias, Transparency)
  • 81. چگونه سوگیری‌های الگوریتمی (Algorithmic Biases) را توصیف کنیم؟
  • 82. زبان انگلیسی برای تحلیل اثر حلقه بازخورد (Feedback Loop Effect)
  • 83. تکنیک‌های توضیح‌پذیری (Explainability) در توصیه‌گرها
  • 84. ساختارشکنی و درک مقالات علمی پیشرفته (Advanced Research Papers)
  • 85. نحوه خلاصه کردن و نقد یک مقاله فنی به زبان انگلیسی
  • 86. اصول نگارش یک گزارش فنی (Technical Report) در مورد عملکرد الگوریتم
  • 87. نحوه مقایسه الگوریتم‌ها در بخش نتایج (Results Section)
  • 88. زبان بدن و واژگان کلیدی برای ارائه نتایج فنی (Presenting Findings)
  • 89. بحث و گفتگو در مورد روندهای آینده (Future Trends) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. واژگان کلیدی در مباحث اخلاقی (Ethical Considerations) و مسئولیت‌پذیری
  • 91. جمع‌بندی دوره و نقشه راه برای یادگیری مستمر زبان تخصصی
  • 92. **Dataset Documentation Comprehension:** Understanding and analyzing dataset descriptions and metadata.
  • 93. **Code Comment & Documentation Analysis:** Interpreting code comments and software documentation in English for ML algorithms.
  • 94. **Error Message Interpretation:** Analyzing and troubleshooting error messages in Python/other languages related to recommendation systems.
  • 95. **Evaluation Metric Terminology:** Understanding key evaluation metrics (e.g., precision, recall, NDCG) and their implications.
  • 96. **Bias and Fairness in Recommendation:** Identifying and discussing ethical considerations and bias in recommender systems.
  • 97. **Research Paper Presentation Skills:** Presenting key findings from recommender system research papers in English.
  • 98. **Technical Report Writing:** Drafting technical reports documenting recommender system implementations and experiments.
  • 99. **Vocabulary for Specific Recommendation Algorithms:** Deep dive into the vocabulary associated with algorithms like Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, and Hybrid Approaches.
  • 100. **Understanding Hyperparameter Tuning and Optimization:** Reading and interpreting documentation and papers related to hyperparameter optimization techniques.

📚 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 زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری توصیه‌گر”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا