کتاب LLMs به عنوان قلب سیستم‌های توصیه‌گر: از تئوری تا عمل
, ,

کتاب LLMs به عنوان قلب سیستم‌های توصیه‌گر: از تئوری تا عمل

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000026302 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 LLMs به عنوان قلب سیستم‌های توصیه‌گر: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر سیستم های توصیه‌گر
  • 2. چالش های سنتی در سیستم های توصیه‌گر
  • 3. ظهور مدل های زبان بزرگ (LLMs)
  • 4. نقش LLMs در سیستم های توصیه‌گر
  • 5. مروری بر معماری های LLM (ترنسفورمر، GPT، BERT)
  • 6. پردازش زبان طبیعی (NLP) و LLMs
  • 7. درک زبان طبیعی (NLU) با LLMs
  • 8. تولید زبان طبیعی (NLG) با LLMs
  • 9. تکنیک های Fine-tuning LLMs برای وظایف توصیه‌گر
  • 10. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در LLMs
  • 11. یادگیری چندوظیفه ای (Multi-task Learning) با LLMs
  • 12. یادگیری تعاملی (Interactive Learning) در LLMs
  • 13. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و LLMs
  • 14. مدل سازی مبتنی بر محتوا (Content-based) با LLMs
  • 15. مدل سازی مشارکتی (Collaborative Filtering) با LLMs
  • 16. مدل سازی ترکیبی (Hybrid) با LLMs
  • 17. استفاده از LLMs برای درک ویژگی های آیتم
  • 18. استفاده از LLMs برای درک ویژگی های کاربر
  • 19. توصیه مبتنی بر زمینه (Context-aware) با LLMs
  • 20. توصیه مبتنی بر دانش (Knowledge-based) با LLMs
  • 21. مدل سازی توالی (Sequential Recommendation) با LLMs
  • 22. مدل سازی مبتنی بر گراف (Graph-based Recommendation) با LLMs
  • 23. استخراج دانش از متن با LLMs
  • 24. تولید توضیحات آیتم با LLMs
  • 25. تولید دلایل توصیه با LLMs
  • 26. شخصی سازی عمیق با LLMs
  • 27. مدل سازی ترجیحات پنهان کاربر با LLMs
  • 28. مدل سازی ترجیحات پویا کاربر با LLMs
  • 29. مدیریت ابهام در ترجیحات کاربر با LLMs
  • 30. مدل سازی تعاملات پیچیده کاربر با LLMs
  • 31. توصیه آیتم های جدید (Cold-start) با LLMs
  • 32. مدیریت آیتم های جدید (Cold-start) با LLMs
  • 33. توصیه مبتنی بر تصویر با LLMs (Multimodal LLMs)
  • 34. توصیه مبتنی بر صدا با LLMs (Multimodal LLMs)
  • 35. توصیه مبتنی بر ویدئو با LLMs (Multimodal LLMs)
  • 36. مدل های LLM تخصصی برای دامنه های خاص (فیلم، موسیقی، خرید)
  • 37. ارزیابی LLMs در سیستم های توصیه‌گر
  • 38. معیارهای ارزیابی سنتی (Precision, Recall, NDCG)
  • 39. معیارهای ارزیابی جدید برای LLMs
  • 40. ارزیابی کیفیت توضیحات تولید شده
  • 41. ارزیابی کیفیت دلایل توصیه
  • 42. تست A/B برای LLMs در سیستم های توصیه‌گر
  • 43. پیاده سازی LLMs در سیستم های توصیه‌گر
  • 44. انتخاب معماری LLM مناسب
  • 45. انتخاب داده های آموزشی مناسب
  • 46. پیش پردازش داده ها برای LLMs
  • 47. تکنیک های رمزگذاری (Embedding) در LLMs
  • 48. مدیریت حافظه و محاسبات برای LLMs
  • 49. استفاده از کتابخانه ها و فریمورک های LLM (Hugging Face, TensorFlow, PyTorch)
  • 50. استقرار LLMs در محیط های تولیدی
  • 51. مقیاس پذیری LLMs در سیستم های توصیه‌گر
  • 52. زمان پاسخگویی (Latency) در LLMs
  • 53. هزینه های محاسباتی LLMs
  • 54. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در LLMs
  • 55. اخلاق در LLMs و سیستم های توصیه‌گر
  • 56. سوگیری (Bias) در LLMs و راه های مقابله با آن
  • 57. شفافیت (Transparency) در LLMs
  • 58. قابلیت تفسیر (Interpretability) در LLMs
  • 59. توضیح پذیری (Explainability) در LLMs
  • 60. تجربه کاربری (UX) در سیستم های توصیه‌گر مبتنی بر LLM
  • 61. طراحی رابط کاربری (UI) برای سیستم های توصیه‌گر مبتنی بر LLM
  • 62. تعامل انسان و LLM در سیستم های توصیه‌گر
  • 63. بازخورد کاربر و بهبود مستمر
  • 64. مدیریت خطاها و استثناها در LLMs
  • 65. پایداری (Robustness) LLMs در برابر ورودی های ناخواسته
  • 66. تکنیک های Compression و Quantization برای LLMs
  • 67. استفاده از LLMs برای درک هدف کاربر
  • 68. استفاده از LLMs برای پیش بینی نیاز کاربر
  • 69. استفاده از LLMs برای غلبه بر محدودیت های داده
  • 70. استفاده از LLMs برای کشف آیتم های جدید و نوآورانه
  • 71. استفاده از LLMs برای توصیه های شخصی سازی شده در زمان واقعی
  • 72. استفاده از LLMs برای ایجاد تجربه های خرید تعاملی
  • 73. استفاده از LLMs برای بهبود ارتباطات بین کاربر و سیستم
  • 74. استفاده از LLMs برای ایجاد پروفایل های کاربر غنی تر
  • 75. استفاده از LLMs برای درک احساسات کاربر
  • 76. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر روند (Trend-based)
  • 77. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر رویداد (Event-based)
  • 78. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر زمان (Time-sensitive)
  • 79. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر مکان (Location-based)
  • 80. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر شبکه اجتماعی
  • 81. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر نظر (Opinion-based)
  • 82. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر مقایسه (Comparison-based)
  • 83. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر سوال و جواب (Q&A-based)
  • 84. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر بازی (Gamified Recommendation)
  • 85. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر خلاقیت (Creative Recommendation)
  • 86. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر یادگیری شناختی (Cognitive Learning Recommendation)
  • 87. استفاده از LLMs برای توصیه های مبتنی بر هوش هیجانی (Emotional Intelligence Recommendation)
  • 88. آینده LLMs در سیستم های توصیه‌گر
  • 89. روندهای تحقیقاتی آینده
  • 90. چالش های باز و تحقیقاتی
  • 91. نکات عملی برای پیاده سازی موفق
  • 92. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد LLMs
  • 93. مصاحبه با متخصصان صنعت
  • 94. نتیجه گیری و جمع بندی

📚 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 LLMs به عنوان قلب سیستم‌های توصیه‌گر: از تئوری تا عمل”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا