, ,

کتاب مدل‌های گرافیکی بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته با در نظر گرفتن پویایی کاربر

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های گرافیکی بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته با در نظر گرفتن پویایی کاربر

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر و مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 2. مبانی احتمال و استنتاج بیزی
  • 3. شبکه‌های بیزی: ساختار و یادگیری پارامترها
  • 4. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی
  • 5. تکنیک‌های استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 6. مدل‌های گرافیکی بیزی برای داده‌های ترتیبی
  • 7. مدل‌های گرافیکی بیزی برای داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 8. مدل‌های گرافیکی بیزی برای داده‌های پیوسته
  • 9. شبکه‌های بیزی دینامیکی (DBNs)
  • 10. مدل‌های گرافیکی بیزی برای نمایش دانش
  • 11. مدل‌های گرافیکی بیزی برای یادگیری ماشین
  • 12. معرفی سیستم‌های توصیه‌گر: انواع و کاربردها
  • 13. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 14. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 15. ترکیب روش‌های توصیه‌گر
  • 16. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
  • 17. توصیه‌گرهای مبتنی بر عامل
  • 18. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 19. مدل‌های گرافیکی بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 20. کاربرد شبکه‌های بیزی در مدل‌سازی ترجیحات کاربر
  • 21. مدل‌سازی پویایی کاربر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 22. تغییر ترجیحات کاربر در طول زمان
  • 23. مدل‌سازی رفتار کاربر با استفاده از مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 24. مدل‌سازی تعاملات کاربر و آیتم
  • 25. یادگیری نمایش‌های پنهان کاربر و آیتم
  • 26. استفاده از ویژگی‌های متنی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. استفاده از ویژگی‌های تصویری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 28. استفاده از ویژگی‌های صوتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. مدل‌سازی روابط پیچیده بین کاربران و آیتم‌ها
  • 30. مدل‌سازی عوامل بیرونی تأثیرگذار بر توصیه‌ها
  • 31. اعتبار سنجی و ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 33. تست A/B در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 34. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف توصیه‌گر
  • 35. بهینه‌سازی توصیه‌ها
  • 36. توصیه‌های شخصی‌سازی شده
  • 37. توصیه‌های متنوع
  • 38. توصیه‌های جدید (Novelty)
  • 39. توصیه‌های شگفت‌انگیز (Serendipity)
  • 40. توصیه‌های عادلانه (Fairness)
  • 41. توصیه‌های قابل توضیح (Explainable Recommendations)
  • 42. تکنیک‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. مدل‌سازی کاوش و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 44. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. کاربرد شبکه‌های گراف عصبی (GNNs) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. مدل‌سازی روابط سلسله مراتبی در گراف‌های کاربر-آیتم
  • 48. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف‌های دانش
  • 49. ادغام گراف‌های دانش با مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 50. مدل‌سازی عدم قطعیت در توصیه‌ها
  • 51. مدل‌سازی ترجیحات ضمنی کاربر
  • 52. مدل‌سازی ترجیحات صریح کاربر
  • 53. تحلیل احساسات در داده‌های کاربر
  • 54. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی در توصیه‌ها
  • 55. مدل‌سازی اثرات شبکه در توصیه‌ها
  • 56. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 59. انتخاب ویژگی‌های مرتبط برای مدل‌سازی
  • 60. مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. مدل‌سازی داده‌های پراکنده (Sparse Data)
  • 62. تکنیک‌های مقابله با مشکل شروع سرد (Cold Start)
  • 63. مدل‌سازی آیتم‌های جدید
  • 64. مدل‌سازی کاربران جدید
  • 65. استفاده از مفاهیم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 66. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 67. روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو برای استنتاج
  • 68. کاربرد فیلتر کالمن در مدل‌های گرافیکی بیزی دینامیکی
  • 69. کاربرد ذرات (Particles) در فیلتر ذرات
  • 70. مدل‌سازی پویایی در سیستم‌های توصیه‌گر با رویکرد بیزی
  • 71. توصیه‌های مبتنی بر زمان
  • 72. توصیه‌های مبتنی بر مکان
  • 73. توصیه‌های مبتنی بر بافت (Context-aware Recommendations)
  • 74. مدل‌سازی تعاملات چندوجهی (Multimodal Interactions)
  • 75. کاربرد مدل‌های گرافیکی بیزی در توصیه‌های گروهی
  • 76. توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای گروه‌ها
  • 77. مدیریت ترجیحات متغیر در توصیه‌های گروهی
  • 78. چالش‌های مدل‌سازی پویایی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. روش‌های مقیاس‌پذیری برای مدل‌های گرافیکی بیزی بزرگ
  • 80. استفاده از پردازش موازی و توزیع شده
  • 81. معماری‌های پیشرفته برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. مطالعات موردی در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 83. کاربرد مدل‌های گرافیکی بیزی در توصیه‌های تجاری
  • 84. کاربرد مدل‌های گرافیکی بیزی در توصیه‌های آموزشی
  • 85. کاربرد مدل‌های گرافیکی بیزی در توصیه‌های رسانه‌ای
  • 86. آینده مدل‌های گرافیکی بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 88. چشم‌اندازهای آینده
  • 89. توصیه‌هایی برای توسعه‌دهندگان سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. نکات عملی برای پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 91. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی

📚 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 مدل‌های گرافیکی بیزی در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته با در نظر گرفتن پویایی کاربر”

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

پیمایش به بالا