, ,

کتاب ساخت سامانه‌های هوشمند توصیه‌گر با جستجوی عامل‌محور با Qdrant و Haystack

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 ساخت سامانه‌های هوشمند توصیه‌گر با جستجوی عامل‌محور با Qdrant و Haystack

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های توصیه‌گر

🎓 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. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین نظارت شده
  • 3. یادگیری بدون نظارت و خوشه بندی
  • 4. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 5. تحلیل احساسات و کاربردهای آن
  • 6. مدل سازی موضوعی و کاربردهای آن
  • 7. مقدمه ای بر سیستم های توصیه‌گر
  • 8. انواع سیستم های توصیه‌گر
  • 9. فیلترینگ مشارکتی
  • 10. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 11. معرفی Qdrant به عنوان موتور پایگاه داده برداری
  • 12. نصب و پیکربندی Qdrant
  • 13. مفاهیم اصلی Qdrant: مجموعه ها، نقاط، فیلدها
  • 14. ایجاد و مدیریت مجموعه ها در Qdrant
  • 15. درج و بازیابی داده ها در Qdrant
  • 16. جستجوی شباهت در Qdrant
  • 17. فیلتر کردن نتایج جستجو در Qdrant
  • 18. کاربرد Qdrant در سیستم های توصیه‌گر
  • 19. معرفی Haystack: چارچوبی برای ساخت برنامه های NLP
  • 20. نصب و پیکربندی Haystack
  • 21. مفاهیم اصلی Haystack: DocumentStores, Retrievers, Readers, Pipelines
  • 22. یکپارچه سازی Qdrant با Haystack
  • 23. ساخت DocumentStore با استفاده از Qdrant در Haystack
  • 24. پیاده سازی Retriever با استفاده از Qdrant
  • 25. استفاده از Reader برای استخراج اطلاعات
  • 26. ساخت Pipeline در Haystack
  • 27. ساخت سیستم توصیه‌گر ساده با Qdrant و Haystack
  • 28. تکنیک های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
  • 29. مدل های زبانی پیشرفته (مانند BERT)
  • 30. استفاده از مدل های زبانی پیشرفته در Haystack
  • 31. آموزش مدل های سفارشی برای NLP
  • 32. ارزیابی سیستم های توصیه‌گر
  • 33. معیارهای ارزیابی سیستم های توصیه‌گر
  • 34. تکنیک های تنظیم پارامترها در Qdrant
  • 35. تکنیک های تنظیم پارامترها در Haystack
  • 36. بهینه سازی عملکرد سیستم توصیه‌گر
  • 37. مقیاس پذیری سیستم های توصیه‌گر
  • 38. امنیت در سیستم های توصیه‌گر
  • 39. حفظ حریم خصوصی داده ها در سیستم های توصیه‌گر
  • 40. کاربردهای پیشرفته سیستم های توصیه‌گر
  • 41. سیستم های توصیه‌گر در حوزه تجارت الکترونیک
  • 42. سیستم های توصیه‌گر در حوزه رسانه
  • 43. سیستم های توصیه‌گر در حوزه سلامت
  • 44. ملاحظات اخلاقی در سیستم های توصیه‌گر
  • 45. مقدمه ای بر عامل های هوشمند (Agents)
  • 46. معماری عامل های هوشمند
  • 47. جستجوی عامل محور (Agentic Search)
  • 48. پیاده سازی عامل های هوشمند با Haystack
  • 49. طراحی عامل های هوشمند برای پرس و جوهای پیچیده
  • 50. استفاده از ابزارها (Tools) توسط عامل ها
  • 51. اتصال عامل ها به Qdrant برای بازیابی اطلاعات
  • 52. ساخت سیستم های توصیه‌گر پویا با عامل های هوشمند
  • 53. مدیریت وضعیت (State Management) برای عامل ها
  • 54. برنامه ریزی (Planning) برای عامل های هوشمند
  • 55. عامل های هوشمند مبتنی بر زبان های بزرگ (LLMs)
  • 56. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای عامل ها
  • 57. چالش ها و فرصت های عامل های هوشمند
  • 58. ارزیابی عامل های هوشمند
  • 59. کاربردهای عامل های هوشمند در سیستم های توصیه‌گر
  • 60. عامل های هوشمند برای پرس و جوهای چند مرحله ای
  • 61. استفاده از حافظه (Memory) در عامل های هوشمند
  • 62. مدل های دانش (Knowledge Graphs) و عامل ها
  • 63. ادغام Qdrant با مدل های دانش
  • 64. طراحی سیستم های توصیه‌گر مبتنی بر دانش
  • 65. تکنیک های پیشرفته جستجوی عامل محور
  • 66. جستجوی عامل محور برای کشف اطلاعات
  • 67. جستجوی عامل محور برای حل مسئله
  • 68. مدیریت خطا و بازیابی در عامل های هوشمند
  • 69. تست و اشکال زدایی عامل های هوشمند
  • 70. ملاحظات پیاده سازی عامل های هوشمند
  • 71. انتخاب معماری مناسب برای عامل ها
  • 72. روش های آموزش و ارزیابی عامل ها
  • 73. آینده عامل های هوشمند در سیستم های توصیه‌گر
  • 74. جمع بندی و گام های بعدی
  • 75. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 76. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم های توصیه‌گر
  • 77. مقدمه ای بر پردازش تصویر در سیستم های توصیه‌گر
  • 78. ادغام پردازش تصویر با Qdrant و Haystack
  • 79. سیستم های توصیه‌گر چندوجهی (Multimodal Recommenders)
  • 80. کاربرد Qdrant در سیستم های توصیه‌گر چندوجهی
  • 81. کاربرد Haystack در سیستم های توصیه‌گر چندوجهی
  • 82. ساخت عامل های هوشمند برای سیستم های چندوجهی
  • 83. ملاحظات فنی در مقیاس بزرگ
  • 84. استقرار سیستم های توصیه‌گر در محیط عملیاتی
  • 85. پایش و نگهداری سیستم های توصیه‌گر
  • 86. درس آموخته ها از پروژه های واقعی
  • 87. توسعه آینده Haystack و Qdrant
  • 88. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر خبری
  • 89. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر محصول
  • 90. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر محتوای آموزشی
  • 91. نکات پیشرفته برای بهبود دقت توصیه‌ها
  • 92. تکنیک های کاهش سوگیری در سیستم های توصیه‌گر
  • 93. توصیه های شخصی سازی شده در زمان واقعی
  • 94. مدیریت داده های حجیم و متغیر
  • 95. استفاده از تکنیک های یادگیری فعال (Active Learning)
  • 96. مقدمه ای بر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 97. کاربرد مهندسی پرامپت در عامل های هوشمند
  • 98. طراحی پرس و جوهای مؤثر برای Qdrant
  • 99. بهینه سازی فیلترها و پارامترهای جستجو
  • 100. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر مبتنی بر گراف

📚 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 ساخت سامانه‌های هوشمند توصیه‌گر با جستجوی عامل‌محور با Qdrant و Haystack”

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

پیمایش به بالا