سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری ماشین

کتاب مبانی و کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری ماشین

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 مبانی و کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. مهندسی ویژگی
  • 6. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. کاربردها و اهمیت سیستم‌های توصیه‌گر
  • 8. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 10. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 11. فیلترینگ مشارکتی کاربر-محور
  • 12. فیلترینگ مشارکتی آیتم-محور
  • 13. محدودیت‌های فیلترینگ مشارکتی
  • 14. مقدمه‌ای بر روش‌های ماتریس‌فاکتور
  • 15. تکنیک‌های تجزیه ماتریس
  • 16. تکنیک‌های فاکتوربندی ماتریس تصادفی
  • 17. تکنیک‌های فاکتوربندی ماتریس مبتنی بر گرافی
  • 18. تکنیک‌های فاکتوربندی ماتریس مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 19. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق در توصیه‌گرها
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای توصیه‌گرها
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای توصیه‌گرها
  • 22. شبکه‌های مولد و توصیه‌گرها
  • 23. توصیه‌گرهای ترکیبی
  • 24. استراتژی‌های ترکیب مدل‌ها
  • 25. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 26. معیارهای دقت و بازیابی
  • 27. معیارهای رتبه‌بندی
  • 28. معیارهای تنوع و تازگی
  • 29. آزمایش‌های A/B برای توصیه‌گرها
  • 30. مسائل اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 33. شفافیت و قابلیت توضیح در توصیه‌گرها
  • 34. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 35. پردازش توزیع شده برای توصیه‌گرها
  • 36. سیستم‌های توصیه‌گر در زمان واقعی
  • 37. سیستم‌های توصیه‌گر برای داده‌های جریانی
  • 38. مباحث پیشرفته در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
  • 40. توصیه‌گرهای مبتنی بر گرافی (Graph-based Recommenders)
  • 41. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 42. توصیه‌گرهای مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 43. توصیه‌گرهای چندوجهی (Multimodal Recommenders)
  • 44. توصیه‌گرهای اجتماعی
  • 45. توصیه‌گرهای مبتنی بر زمینه (Context-aware Recommenders)
  • 46. توصیه‌گرهای برای کالاهای جدید (Cold-start problem)
  • 47. حل مشکل کالای جدید در توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 48. حل مشکل کالای جدید در توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 49. حل مشکل کاربر جدید در توصیه‌گرها
  • 50. استفاده از داده‌های خارجی برای حل مشکل کالای جدید
  • 51. توصیه‌گرهای تعاملی
  • 52. یادگیری فعال در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 54. توصیه‌گرهای فیلم و موسیقی
  • 55. توصیه‌گرهای اخبار و مقالات
  • 56. توصیه‌گرهای محصولات و خدمات
  • 57. توصیه‌گرهای شبکه‌های اجتماعی
  • 58. توصیه‌گرهای آموزشی
  • 59. توصیه‌گرهای سلامت
  • 60. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌های کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی مطابق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 62. اخلاق حرفه‌ای در توسعه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود تجربه کاربری
  • 64. مبانی حاکمیت داده در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. اصول معماری سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
  • 66. پیاده‌سازی توصیه‌گرها با استفاده از چارچوب‌های یادگیری ماشین
  • 67. کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها
  • 68. مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras برای توصیه‌گرها
  • 69. مقدمه‌ای بر PyTorch برای توصیه‌گرها
  • 70. استفاده از Spark MLlib برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. چالش‌های پیاده‌سازی و استقرار توصیه‌گرها
  • 72. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. تست و اعتبارسنجی مدل‌های توصیه‌گر
  • 74. نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 75. مطالعات موردی در پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر موفق
  • 76. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های توصیه‌گر
  • 77. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 78. نقش هوش مصنوعی در سفارشی‌سازی تجربه دیجیتال
  • 79. توصیه‌گرهای مسئولانه و اخلاقی
  • 80. جمعیت‌شناسی و تاثیر آن بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. پویایی بازار و تأثیر آن بر توصیه‌گرها
  • 82. توصیه‌گرهای فراگیر و قابل دسترس
  • 83. ملاحظات شرعی در توصیه‌گرها (مانند اجتناب از ترویج موارد حرام)
  • 84. ملاحظات قانونی در توصیه‌گرها (مانند قوانین مربوط به حمایت از مصرف‌کننده)
  • 85. نقش نظارت انسانی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 86. توصیه‌گرهای مبتنی بر بازخورد صریح و ضمنی
  • 87. یادگیری مداوم در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 88. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های یادگیری انتقالی در توصیه‌گرها
  • 89. کاربرد بلاک‌چین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 91. ملاحظات فرهنگی در طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 92. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده با حفظ حریم خصوصی
  • 93. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. ارزیابی جامع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 95. فراتر از دقت: معیارهای جدید برای ارزیابی توصیه‌گرها
  • 96. مدیریت تعصبات در داده‌ها و مدل‌ها
  • 97. اصول طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 98. توصیه‌گرهای اخلاقی و منطبق با ارزش‌های اسلامی
  • 99. مبانی فقهی در خصوص مسائل مرتبط با داده و حریم خصوصی
  • 100. کاربرد اخلاق در مهندسی هوش مصنوعی

📚 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.