کتاب مهندسی توصیه‌گر در موسیقی: رویکردهای الگوریتمی و اجتماعی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 مهندسی توصیه‌گر در موسیقی: رویکردهای الگوریتمی و اجتماعی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی توصیه‌گر
  • 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. تاریخچه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. فرهنگ و جامعه در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 6. موسیقی و توصیه‌گرها
  • 7. تعریف مسئله توصیه‌گر موسیقی
  • 8. داده‌های مورد نیاز برای توصیه‌گرها
  • 9. انواع داده‌های موسیقی
  • 10. ویژگی‌های موسیقی
  • 11. فراداده‌های موسیقی
  • 12. رفتار کاربر و موسیقی
  • 13. استانداردهای داده موسیقی
  • 14. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا (Content-Based)
  • 15. مبانی توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 16. استخراج ویژگی از موسیقی
  • 17. مدل‌سازی محتوای موسیقی
  • 18. مقایسه محتوای موسیقی
  • 19. الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 20. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 21. مبانی فیلترینگ مشارکتی
  • 22. فیلترینگ مشارکتی کاربر-کاربر
  • 23. فیلترینگ مشارکتی آیتم-آیتم
  • 24. مدل‌سازی ماتریس تعامل کاربر-آیتم
  • 25. تکنیک‌های ماتریس فاکتورization
  • 26. مدل‌سازی مبتنی بر حافظه
  • 27. مدل‌سازی مبتنی بر مدل
  • 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-Based)
  • 29. مبانی توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
  • 30. استفاده از هستی‌شناسی موسیقی
  • 31. قوانین و منطق در توصیه‌گرها
  • 32. توصیه‌گرهای ترکیبی (Hybrid)
  • 33. مبانی توصیه‌گرهای ترکیبی
  • 34. ترکیب نتایج توصیه‌گرهای مختلف
  • 35. وزن‌دهی به نتایج مختلف
  • 36. روش‌های ترکیب وزنی
  • 37. روش‌های ترکیب با مدل‌سازی
  • 38. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. معیارهای ارزیابی دقت (Precision)
  • 40. معیارهای ارزیابی بازیابی (Recall)
  • 41. معیارهای ارزیابی پوشش (Coverage)
  • 42. معیارهای ارزیابی تنوع (Diversity)
  • 43. معیارهای ارزیابی تازگی (Novelty)
  • 44. روش‌های ارزیابی آفلاین
  • 45. روش‌های ارزیابی آنلاین (A/B Testing)
  • 46. ملاحظات اجتماعی و فرهنگی در توصیه‌گرها
  • 47. تاثیر فرهنگ بر سلایق موسیقی
  • 48. تاثیر جامعه بر انتخاب موسیقی
  • 49. مسائل مربوط به سوگیری (Bias) در توصیه‌گرها
  • 50. انصاف (Fairness) در توصیه‌گرها
  • 51. شفافیت (Transparency) در توصیه‌گرها
  • 52. توضیح‌پذیری (Explainability) توصیه‌گرها
  • 53. حریم خصوصی کاربران در توصیه‌گرها
  • 54. قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی
  • 55. کاربرد هوش مصنوعی در توصیه‌گرها
  • 56. یادگیری ماشین در توصیه‌گرها
  • 57. شبکه‌های عصبی در توصیه‌گرها
  • 58. یادگیری عمیق در توصیه‌گرها
  • 59. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 60. معماری‌های پیشرفته توصیه‌گر
  • 61. پردازش زبان طبیعی در توصیه‌گرها
  • 62. تحلیل احساسات کاربران
  • 63. توصیه‌گرهای موسیقی پویا
  • 64. توصیه‌گرهای موسیقی شخصی‌سازی شده
  • 65. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 66. پایگاه‌های داده برای توصیه‌گرها
  • 67. موتورهای پردازش توزیع شده
  • 68. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری
  • 69. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر موسیقی
  • 70. چرخه حیات توسعه سیستم توصیه‌گر
  • 71. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. استقرار سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 74. مطالعات موردی سیستم‌های توصیه‌گر موسیقی
  • 75. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی
  • 76. آینده سیستم‌های توصیه‌گر موسیقی
  • 77. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 78. اصول اخلاقی در طراحی و پیاده‌سازی
  • 79. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 80. پژوهش‌های آینده در حوزه توصیه‌گرها
  • 81. کاربرد توصیه‌گرها در صنعت موسیقی
  • 82. تاثیر توصیه‌گرها بر هنرمندان
  • 83. مقررات ناظر بر خدمات دیجیتال
  • 84. استانداردهای فنی در خدمات توصیه‌گر
  • 85. حقوق مصرف‌کننده در خدمات توصیه‌گر
  • 86. مبانی اقتصاد توصیه‌گرها
  • 87. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر توصیه‌گر
  • 88. داده‌کاوی در موسیقی
  • 89. تحلیل الگوهای شنیداری
  • 90. شناسایی سبک‌های موسیقی با الگوریتم
  • 91. طراحی رابط کاربری برای توصیه‌گرها
  • 92. تجربه کاربری (UX) در توصیه‌گرها
  • 93. نکات فنی در پیاده‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 94. مدیریت خطا و استثنا در سیستم‌ها
  • 95. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 96. روش‌های آماری در تحلیل داده‌های موسیقی
  • 97. توزیع‌های آماری مرتبط با سلایق
  • 98. آزمون فرض آماری در ارزیابی
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 100. خوشه‌بندی داده‌های موسیقی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.