سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته با یادگیری عمیق

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته با یادگیری عمیق

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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. فیلترینگ مشارکتی سنتی
  • 5. مدل‌های ماتریس فاکتورization
  • 6. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای توصیه‌گرها
  • 7. تحلیل مقادیر منفرد (SVD) در توصیه‌گرها
  • 8. مدل‌های مبتنی بر محتوا
  • 9. استخراج ویژگی از آیتم‌ها
  • 10. پردازش زبان طبیعی برای توصیه‌گرها
  • 11. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 12. شبکه‌های عصبی برای فیلترینگ مشارکتی
  • 13. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) در توصیه‌گرها
  • 14. شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای توصیه‌گرها
  • 15. شبکه‌های تولیدی مولد (GAN) در توصیه‌گرها
  • 16. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرها
  • 17. مدل‌های ترکیبی توصیه‌گر
  • 18. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
  • 19. مدل‌سازی رفتار کاربر
  • 20. مدل‌سازی ترجیحات کاربر
  • 21. توصیه‌گرهای متنی
  • 22. سیستم‌های توصیه‌گر زمانی
  • 23. توصیه‌گرهای مکانی
  • 24. توصیه‌گرهای اجتماعی
  • 25. توصیه‌گرهای چند منظوره
  • 26. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. معیارهای دقت و فراخوانی
  • 28. شاخص‌های پوشش و تنوع
  • 29. کاربردهای عملی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 30. سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 31. سیستم‌های توصیه‌گر در رسانه‌های اجتماعی
  • 32. سیستم‌های توصیه‌گر در خدمات پخش
  • 33. سیستم‌های توصیه‌گر در سلامت
  • 34. سیستم‌های توصیه‌گر در آموزش
  • 35. سیستم‌های توصیه‌گر در امور مالی
  • 36. طراحی معماری سیستم توصیه‌گر
  • 37. مهندسی ویژگی برای توصیه‌گرها
  • 38. پیش‌پردازش داده‌ها برای توصیه‌گرها
  • 39. مدیریت داده‌های پراکنده
  • 40. مدل‌سازی تعاملات کاربر-آیتم
  • 41. تکنیک‌های تنظیم مدل
  • 42. تنظیم فراپارامترها
  • 43. اعتبارسنجی متقابل
  • 44. بهینه‌سازی عملکرد توصیه‌گرها
  • 45. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. پردازش دسته‌ای و بلادرنگ
  • 47. سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
  • 48. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. حریم خصوصی کاربران
  • 50. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. توضیح‌پذیری توصیه‌ها
  • 53. ملاحظات امنیتی در توصیه‌گرها
  • 54. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 55. کاربرد هوش مصنوعی در چارچوب قوانین ایران
  • 56. پردازش داده‌های کاربران با رعایت اصول شرعی
  • 57. مدل‌سازی ترجیحات کاربران با رویکرد بومی
  • 58. توصیه‌گرهای سازگار با فرهنگ ایرانی
  • 59. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از چارچوب‌های متن‌باز
  • 60. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 61. ساخت مدل‌های یادگیری عمیق سفارشی
  • 62. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پلتفرم‌های مختلف
  • 63. استقرار سیستم‌های توصیه‌گر در محیط عملیاتی
  • 64. نظارت و نگهداری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. بازخورد کاربران و بهبود مستمر
  • 66. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 67. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در توصیه‌گرها
  • 68. توصیه‌گرهای بدون نظارت
  • 69. توصیه‌گرهای نیمه‌نظارتی
  • 70. یادگیری خودکار در توصیه‌گرها
  • 71. مدل‌سازی گراف برای توصیه‌گرها
  • 72. شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف (GNN)
  • 73. کاربرد GNN در فیلترینگ مشارکتی
  • 74. کاربرد GNN در توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 75. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 76. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای توصیه‌گرها
  • 77. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف توصیه‌گر
  • 78. استفاده از LLMs برای تولید توضیحات آیتم
  • 79. استفاده از LLMs برای درک پرس‌وجوهای کاربر
  • 80. توصیه‌گرهای تعاملی
  • 81. تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 82. توصیه‌گرهای سفارشی‌سازی‌شده
  • 83. مدل‌سازی پویای ترجیحات کاربر
  • 84. تحلیل احساسات کاربران برای توصیه‌گرها
  • 85. توصیه‌گرهای مبتنی بر تصویر و ویدئو
  • 86. استفاده از بینایی ماشین در توصیه‌گرها
  • 87. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تحلیل تصویر
  • 88. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تحلیل ویدئو
  • 89. سیستم‌های توصیه‌گر در صنایع خلاق
  • 90. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 91. تجربه کاربری (UX) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 92. آزمون A/B در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 93. اندازه‌گیری موفقیت تجاری توصیه‌گرها
  • 94. رویکردهای نوین در ارزیابی توصیه‌گرها
  • 95. توصیه‌گرهای اخلاقی و مسئولانه
  • 96. توسعه پایدار در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 97. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 98. کاربرد هوش مصنوعی در خدمت اهداف ملی
  • 99. نوآوری در حوزه سیستم‌های توصیه‌گر بومی
  • 100. گزارش‌دهی و مستندسازی در سیستم‌های توصیه‌گر

📚 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.