سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت موتور پیشنهاد دهنده فیلم با استفاده از Qdrant

کتاب ساخت موتور پیشنهاد دهنده فیلم با استفاده از Qdrant

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 ساخت موتور پیشنهاد دهنده فیلم با استفاده از Qdrant

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده
  • 5. یادگیری نظارت نشده
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های بزرگ
  • 8. مفهوم داده‌های حجیم
  • 9. چالش‌های داده‌های حجیم
  • 10. معماری‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 11. اکوسیستم داده‌های بزرگ
  • 12. مقدمه‌ای بر Qdrant
  • 13. مفاهیم اصلی Qdrant
  • 14. نصب و راه‌اندازی Qdrant
  • 15. کار با کلاینت Qdrant
  • 16. ایجاد و مدیریت شاخص‌ها
  • 17. عملیات پایه روی داده‌ها
  • 18. جستجوی شباهت
  • 19. معیارهای فاصله در Qdrant
  • 20. فیلترینگ نتایج جستجو
  • 21. جستجوی محدوده
  • 22. جستجوی برداری
  • 23. جستجوی کلمات کلیدی
  • 24. جستجوی معنایی
  • 25. بهینه‌سازی شاخص‌ها
  • 26. تنظیم پارامترهای شاخص
  • 27. انواع شاخص‌ها در Qdrant
  • 28. کار با انواع داده‌های مختلف
  • 29. ذخیره‌سازی داده‌های متنی
  • 30. ذخیره‌سازی داده‌های عددی
  • 31. ذخیره‌سازی داده‌های دسته‌ای
  • 32. ذخیره‌سازی داده‌های ترکیبی
  • 33. مدیریت داده‌ها در Qdrant
  • 34. پارتیشن‌بندی داده‌ها
  • 35. تکثیر داده‌ها
  • 36. پشتیبان‌گیری و بازیابی
  • 37. مانیتورینگ و نظارت Qdrant
  • 38. معماری Qdrant
  • 39. اجزای داخلی Qdrant
  • 40. ارتباط Qdrant با سایر سیستم‌ها
  • 41. مقدمه‌ای بر موتورهای پیشنهاد دهنده
  • 42. انواع موتورهای پیشنهاد دهنده
  • 43. مبتنی بر محتوا
  • 44. مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 45. مبتنی بر ترکیبی
  • 46. مبانی ساخت موتور پیشنهاد دهنده فیلم
  • 47. جمع‌آوری داده‌های فیلم
  • 48. نمایش ویژگی‌های فیلم
  • 49. نمایش تاریخچه کاربران
  • 50. استفاده از Qdrant در موتور پیشنهاد دهنده
  • 51. ذخیره‌سازی داده‌های فیلم در Qdrant
  • 52. ذخیره‌سازی بردارهای ویژگی فیلم
  • 53. ذخیره‌سازی تاریخچه کاربران
  • 54. ساخت بردارهای ویژگی فیلم
  • 55. تکنیک‌های تولید بردار
  • 56. استفاده از مدل‌های زبان طبیعی
  • 57. استفاده از مدل‌های بینایی ماشین
  • 58. آموزش مدل‌های تولید بردار
  • 59. ارزیابی مدل‌های تولید بردار
  • 60. جستجو برای فیلم‌های مشابه
  • 61. پیشنهاد فیلم بر اساس شباهت
  • 62. پیشنهاد فیلم بر اساس سلیقه کاربر
  • 63. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشنهاد دهنده
  • 64. الگوریتم‌های مبتنی بر شباهت
  • 65. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 66. بهبود دقت پیشنهادها
  • 67. تنظیم پارامترهای موتور پیشنهاد دهنده
  • 68. ارزیابی عملکرد موتور پیشنهاد دهنده
  • 69. معیارهای ارزیابی
  • 70. تست A/B
  • 71. مقیاس‌پذیری موتور پیشنهاد دهنده
  • 72. مدیریت داده‌های حجیم کاربران
  • 73. بهینه‌سازی پرس‌وجوها
  • 74. کار با داده‌های بلادرنگ
  • 75. امنیت در موتورهای پیشنهاد دهنده
  • 76. حفاظت از حریم خصوصی کاربران
  • 77. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 78. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 79. تکنیک‌های داده‌کاوی
  • 80. قوانین انجمنی
  • 81. خوشه‌بندی
  • 82. طبقه‌بندی
  • 83. رگرسیون
  • 84. کاربرد داده‌کاوی در موتورهای پیشنهاد دهنده
  • 85. تحلیل رفتار کاربران
  • 86. شناسایی الگوهای خرید
  • 87. پیش‌بینی علاقه کاربران
  • 88. استفاده از داده‌کاوی با Qdrant
  • 89. استخراج ویژگی‌های جدید
  • 90. بهبود بردارهای ویژگی
  • 91. شخصی‌سازی پیشنهادها
  • 92. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 93. انواع شبکه‌های عصبی
  • 94. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 95. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 96. ترنسفورمرها
  • 97. کاربرد شبکه‌های عصبی در تولید بردار
  • 98. تولید بردارهای معنایی متن
  • 99. تولید بردارهای بصری تصاویر
  • 100. استفاده از شبکه‌های عصبی با Qdrant

📚 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.