کتاب الگوریتم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
, ,

کتاب الگوریتم‌های توصیه‌گر بلادرنگ

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017781 دسته: , ,

📚 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 الگوریتم‌های توصیه‌گر بلادرنگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی و پیش‌نیازها:
  • 2. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی و مفاهیم اولیه
  • 3. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی (پایتون، R)
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (IDE)
  • 5. مروری بر ساختارهای داده‌ای و الگوریتم‌ها
  • 6. مفاهیم اولیه جبر خطی و ریاضیات گسسته
  • 7. آشنایی با Git و کنترل نسخه
  • 8. مبانی کار با خط فرمان و سیستم عامل لینوکس
  • 9. مقدمه‌ای بر شبکه‌های کامپیوتری و اینترنت
  • 10. داده‌کاوی و یادگیری ماشینی: مفاهیم و کاربردها
  • 11. آشنایی با کتابخانه‌های مهم پایتون (NumPy, Pandas)
  • 12. آشنایی با سیستم‌های توصیه‌گر:
  • 13. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 14. انواع سیستم‌های توصیه‌گر (Collaborative Filtering, Content-based Filtering)
  • 15. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر: معیارها و سنجش‌ها
  • 16. معیارهای ارزیابی: Precision، Recall، F1-Score، MAP، NDCG
  • 17. داده‌های توصیه‌گر: انواع داده و چالش‌های آن‌ها
  • 18. چالش‌های داده‌های پراکنده و راه‌حل‌های آن
  • 19. مقابله با Cold Start در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 20. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر: سوگیری‌ها و مسائل حریم خصوصی
  • 21. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 22. معرفی معماری‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 23. Collaborative Filtering:
  • 24. Collaborative Filtering بر اساس کاربر (User-based)
  • 25. Collaborative Filtering بر اساس آیتم (Item-based)
  • 26. محاسبه شباهت بین کاربران و آیتم‌ها (Cosine Similarity, Pearson Correlation)
  • 27. کاهش ابعاد در Collaborative Filtering (SVD, PCA)
  • 28. پیاده‌سازی Collaborative Filtering با استفاده از پایتون
  • 29. بهینه‌سازی عملکرد در Collaborative Filtering
  • 30. مشکلات و محدودیت‌های Collaborative Filtering
  • 31. Collaborative Filtering و مقابله با مشکل Scalability
  • 32. Advanced Collaborative Filtering: Matrix Factorization
  • 33. معرفی روش‌های پیشرفته‌ی Matrix Factorization (ALS, SGD)
  • 34. Content-based Filtering:
  • 35. Content-based Filtering: معرفی و مفاهیم اصلی
  • 36. استخراج ویژگی از محتوای آیتم‌ها
  • 37. مدل‌های رتبه‌بندی بر اساس محتوا (TF-IDF, Word Embeddings)
  • 38. پیاده‌سازی Content-based Filtering با پایتون
  • 39. مزایا و معایب Content-based Filtering
  • 40. ترکیب Content-based Filtering با Collaborative Filtering (Hybrid)
  • 41. استفاده از Content-based Filtering برای پیشنهاد آیتم‌های جدید
  • 42. مدیریت داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی در Content-based Filtering
  • 43. روش‌های پیشرفته‌تر در Content-based Filtering
  • 44. کاربرد Content-based Filtering در انواع داده‌ها (متن، تصویر، صدا)
  • 45. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی و پیشرفته:
  • 46. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی: رویکردها و روش‌ها
  • 47. روش‌های ترکیب: Weighted Sum, Switching, Cascade
  • 48. یادگیری ماشینی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق: مقدمه‌ای
  • 50. شبکه‌های عصبی در سیستم‌های توصیه‌گر (DNN, CNN)
  • 51. استفاده از داده‌های جانبی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس دانش (Knowledge-based)
  • 53. شخصی‌سازی و تطبیق سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر برای حوزه‌های خاص (فروشگاه‌ها، اخبار)
  • 56. سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ:
  • 57. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
  • 58. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
  • 59. معماری سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
  • 60. پردازش جریان داده‌ها (Stream Processing)
  • 61. استفاده از Apache Kafka و Apache Spark در سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
  • 62. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در سیستم‌های بلادرنگ (Redis, Cassandra)
  • 63. الگوریتم‌های بلادرنگ برای Collaborative Filtering
  • 64. الگوریتم‌های بلادرنگ برای Content-based Filtering
  • 65. مدل‌های پیش‌بینی رفتاری بلادرنگ
  • 66. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر بلادرنگ با پایتون و ابزارهای مرتبط
  • 67. مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته در محاسبات سطح بالا (HPC):
  • 68. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 69. معماری‌های موازی (Parallel Architectures)
  • 70. برنامه‌نویسی موازی (Parallel Programming)
  • 71. بهینه‌سازی کد برای HPC (Vectorization, Memory Access)
  • 72. معرفی MPI و OpenMP
  • 73. استفاده از GPU و CUDA برای تسریع محاسبات
  • 74. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی آن در HPC
  • 75. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (Distributed File Systems)
  • 76. مبانی شبکه‌های کامپیوتری در HPC
  • 77. ابزارها و تکنیک‌های عیب‌یابی در HPC
  • 78. سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ در HPC:
  • 79. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
  • 80. استفاده از HPC برای تسریع یادگیری مدل‌ها
  • 81. Parallelization of Collaborative Filtering algorithms in HPC
  • 82. Parallelization of Content-based Filtering algorithms in HPC
  • 83. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ برای محیط‌های HPC
  • 84. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. استفاده از کتابخانه‌های HPC (cuDNN, cuBLAS)
  • 86. مدیریت منابع و زمان‌بندی در HPC
  • 87. مانیتورینگ و ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر HPC
  • 88. مقایسه و ارزیابی کارایی سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ با HPC
  • 89. بهره‌وری و عملیات (DevOps):
  • 90. استقرار سیستم‌های توصیه‌گر: مقدمه‌ای بر DevOps
  • 91. ابزارهای استقرار: Docker, Kubernetes
  • 92. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 93. خودکارسازی فرآیندهای استقرار و مدیریت
  • 94. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر در محیط‌های ابری
  • 95. امنیت و حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 96. A/B testing و ارزیابی مداوم
  • 97. بهینه‌سازی عملکرد و بهبود سیستم‌ها
  • 98. مدیریت خطا و بازیابی اطلاعات
  • 99. چالش‌های عملیاتی و راه‌حل‌ها
  • 100. مباحث تکمیلی و آینده‌پژوهی:

📚 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 الگوریتم‌های توصیه‌گر بلادرنگ”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا