| نام محصول به انگلیسی | Udemy – Building Recommender Systems with Machine Learning and AI |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره جامع سیستمهای توصیهگر با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعهای بینظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائهشده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره جامع سیستمهای توصیهگر با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
معرفی دوره
در دنیای امروز، سیستمهای توصیهگر به ابزاری ضروری در بسیاری از صنایع تبدیل شدهاند. از پلتفرمهای پخش فیلم و موسیقی گرفته تا فروشگاههای آنلاین، این سیستمها به کاربران کمک میکنند تا محتوای مورد علاقه خود را پیدا کنند و تجربه کاربری بهتری داشته باشند. این دوره، یک فرصت بینظیر برای یادگیری عمیق و کاربردی سیستمهای توصیهگر با استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است.
مخاطبان دوره
این دوره برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
- متخصصان داده (Data Scientists): برای ارتقای مهارتها و افزودن دانش در زمینه پیادهسازی سیستمهای توصیهگر.
- مهندسین یادگیری ماشین (Machine Learning Engineers): برای درک عمیقتر و پیادهسازی عملی مدلهای توصیهگر.
- دانشجویان و فارغالتحصیلان رشتههای مرتبط: برای ورود به دنیای داده و یادگیری ماشین و توسعه مهارتهای کاربردی.
- علاقهمندان به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: برای یادگیری مفاهیم پایهای و پیشرفته سیستمهای توصیهگر.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
در این دوره، شما با مفاهیم، الگوریتمها، و تکنیکهای مختلف پیادهسازی سیستمهای توصیهگر آشنا خواهید شد. سرفصلهای اصلی دوره شامل موارد زیر است:
بخش ۱: مفاهیم پایه و مقدمات
در این بخش، با مفاهیم اولیه سیستمهای توصیهگر آشنا میشوید، شامل:
- مقدمهای بر سیستمهای توصیهگر: تعریف، انواع و کاربردهای سیستمهای توصیهگر.
- دادهها و انواع آنها: انواع دادههای مورد استفاده در سیستمهای توصیهگر (دادههای صریح و ضمنی).
- ارزیابی سیستمهای توصیهگر: معیارهای ارزیابی و مقایسه عملکرد سیستمهای مختلف.
- معماری کلی سیستمهای توصیهگر: اجزای اصلی و نحوه تعامل آنها.
بخش ۲: سیستمهای توصیهگر مبتنی بر محتوا
در این بخش، با سیستمهای توصیهگری آشنا میشوید که بر اساس ویژگیهای آیتمها و پروفایل کاربران، توصیههایی ارائه میدهند:
- معرفی سیستمهای مبتنی بر محتوا: اصول کار و مزایای این نوع سیستمها.
- پردازش متن و استخراج ویژگیها: تکنیکهای پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استخراج ویژگیهای متن.
- اندازهگیری شباهت: روشهای محاسبه شباهت بین آیتمها و کاربران (مانند شباهت کسینوسی).
- پیادهسازی عملی: مثالهای عملی و پیادهسازی یک سیستم توصیهگر مبتنی بر محتوا با استفاده از کتابخانههای Python.
بخش ۳: سیستمهای توصیهگر همکارانه (Collaborative Filtering)
در این بخش، با سیستمهای توصیهگری آشنا میشوید که بر اساس رفتار کاربران مشابه، توصیههایی ارائه میدهند:
- معرفی سیستمهای همکارانه: اصول کار و انواع (مبتنی بر کاربر و مبتنی بر آیتم).
- روشهای شباهت کاربران: محاسبه شباهت بین کاربران (مانند همبستگی پیرسون).
- روشهای پیشبینی: تکنیکهای پیشبینی رتبهبندی آیتمها توسط کاربران.
- پیادهسازی عملی: مثالهای عملی و پیادهسازی یک سیستم توصیهگر همکارانه با استفاده از کتابخانههای Python.
بخش ۴: تکنیکهای پیشرفته و مدلهای ترکیبی
در این بخش، با تکنیکهای پیشرفتهتر و روشهای ترکیب چندین مدل توصیهگر آشنا میشوید:
- روشهای کاهش ابعاد: استفاده از تکنیکهایی مانند SVD و PCA برای کاهش ابعاد دادهها.
- مدلهای ماتریس فاکتور (Matrix Factorization): معرفی و پیادهسازی مدلهای ماتریس فاکتور.
- سیستمهای توصیهگر ترکیبی: ترکیب چندین مدل توصیهگر برای بهبود عملکرد.
- یادگیری عمیق در سیستمهای توصیهگر: معرفی مدلهای یادگیری عمیق مانند Autoencoders و Neural Collaborative Filtering.
بخش ۵: پیادهسازی و استقرار
در این بخش، با نحوه پیادهسازی و استقرار یک سیستم توصیهگر در دنیای واقعی آشنا میشوید:
- انتخاب بهترین مدل: مقایسه و انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی.
- پاکسازی دادهها و آمادهسازی دادهها برای مدل.
- استقرار سیستم: نحوه استقرار یک سیستم توصیهگر در یک محیط عملیاتی (با استفاده از ابزارهایی مانند Flask و APIها).
- بهینهسازی عملکرد: تکنیکهای بهینهسازی عملکرد سیستم توصیهگر.
پیشنیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، داشتن دانش و مهارتهای زیر ضروری است:
- آشنایی با مفاهیم پایه آمار و ریاضیات: درک مفاهیم آمار توصیفی و جبر خطی.
- دانش برنامهنویسی Python: آشنایی با زبان برنامهنویسی Python و کتابخانههای Pandas، NumPy و Scikit-learn.
- آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین: درک مفاهیم اساسی یادگیری ماشین (مانند یادگیری با نظارت و بدون نظارت).
مزایای شرکت در دوره
با شرکت در این دوره، شما به مزایای زیر دست خواهید یافت:
- یادگیری عمیق و جامع: پوشش تمامی مفاهیم و تکنیکهای کلیدی در زمینه سیستمهای توصیهگر.
- تجربه عملی: انجام پروژههای عملی و پیادهسازی سیستمهای توصیهگر.
- بهروز بودن: آشنایی با آخرین پیشرفتها و تکنولوژیهای روز دنیا در زمینه سیستمهای توصیهگر.
- افزایش مهارتهای شغلی: ارتقای مهارتهای لازم برای ورود به بازار کار و پیشرفت در حوزه داده و هوش مصنوعی.
- دسترسی آسان: دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میشود، بنابراین شما میتوانید در هر زمان و مکانی به محتوای دوره دسترسی داشته باشید.
پروژههای عملی
در طول این دوره، شما در پروژههای عملی متعددی شرکت خواهید کرد. این پروژهها به شما کمک میکنند تا مفاهیم آموخته شده را در عمل پیادهسازی کنید و تجربه ارزشمندی کسب نمایید. برخی از پروژههایی که در این دوره انجام خواهید داد عبارتند از:
- پیادهسازی یک سیستم توصیهگر مبتنی بر محتوا برای فیلمها: استفاده از تکنیکهای پردازش زبان طبیعی برای توصیههای دقیق.
- ساخت یک سیستم توصیهگر همکارانه برای فروشگاه آنلاین: پیشبینی رتبهبندی محصولات و ارائه توصیههای شخصیسازی شده.
- ترکیب چندین مدل توصیهگر: بهبود عملکرد سیستم توصیهگر با ترکیب روشهای مختلف.
محتوای دوره بر روی فلش مموری
توجه داشته باشید که این دوره به صورت فیزیکی بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میشود. این بدان معناست که شما نیازی به دانلود محتوا ندارید و میتوانید به راحتی و در هر زمان به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید. این فلش مموری، شامل ویدیوهای آموزشی، کدهای منبع، دادههای مورد نیاز و سایر منابع مرتبط با دوره میباشد.
نتیجهگیری
این دوره، یک فرصت استثنایی برای یادگیری عمیق و کاربردی سیستمهای توصیهگر با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. با شرکت در این دوره، شما دانش و مهارتهای لازم برای طراحی و پیادهسازی سیستمهای توصیهگر را کسب خواهید کرد و میتوانید در این حوزه پیشرفت چشمگیری داشته باشید. محتوای دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میشود، که به شما امکان دسترسی آسان و همیشگی به محتوای آموزشی را میدهد.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.