اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی سیستم‌های توصیه‌گر در دنیای واقعی: پلی از تحقیق تا کاربرد صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سیستم‌های توصیه‌گر در دنیای واقعی: پلی از تحقیق تا کاربرد صنعتی

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع میانی: چالش‌ها و راهکارهای عملی سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی سیستم‌های توصیه‌گر: چرا و چگونه؟
• 2. تاریخچه و تکامل سیستم‌های توصیه‌گر
• 3. انواع اصلی سیستم‌های توصیه‌گر: دیدگاه کلی
• 4. کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر در صنایع مختلف
• 5. چرخه عمر یک سیستم توصیه‌گر صنعتی
• 6. مفاهیم کلیدی: بازخورد صریح و ضمنی
• 7. نقش داده در سیستم‌های توصیه‌گر
• 8. فیلترینگ مشارکتی: مفهوم و انواع
• 9. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر (User-Based CF)
• 10. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم (Item-Based CF)
• 11. چالش‌های فیلترینگ مشارکتی کلاسیک
• 12. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering): اصول
• 13. استخراج ویژگی برای فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 14. محدودیت‌های فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 15. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی: ترکیب مزایا
• 16. رویکردهای مختلف ترکیب در سیستم‌های هیبریدی
• 17. تجزیه ماتریس (Matrix Factorization) برای توصیه‌گرها
• 18. Singular Value Decomposition (SVD) در توصیه‌گرها
• 19. Alternating Least Squares (ALS) و کاربرد آن
• 20. فاکتورگیری ماتریس تعمیم یافته (Generalized Matrix Factorization)
• 21. جمع‌آوری داده برای سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس صنعتی
• 22. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های توصیه‌گر
• 23. مهندسی ویژگی: اهمیت و تکنیک‌ها
• 24. ویژگی‌های کاربر: پروفایل‌ها، دموگرافیک، رفتار
• 25. ویژگی‌های آیتم: متادیتا، دسته‌بندی، متن، تصویر
• 26. ویژگی‌های بافت (Contextual Features): زمان، مکان، دستگاه
• 27. برخورد با داده‌های نادقیق و از دست رفته
• 28. ایجاد Embeddings برای کاربران و آیتم‌ها
• 29. Embeddings متنی و Word2Vec در توصیه‌گرها
• 30. Embeddings گرافی و Graph Embeddings
• 31. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های مقیاس‌پذیر برای توصیه‌گرها
• 32. چالش راه‌اندازی سرد (Cold Start Problem): معرفی
• 33. راه‌اندازی سرد کاربر (User Cold Start) و راهکارهای آن
• 34. راه‌اندازی سرد آیتم (Item Cold Start) و راهکارهای آن
• 35. رقیق بودن داده (Data Sparsity) و اثرات آن
• 36. تکنیک‌های کاهش رقیق بودن داده
• 37. مقیاس‌پذیری (Scalability): نیاز سیستم‌های صنعتی
• 38. راهکارهای مقیاس‌پذیری: توزیع و موازی‌سازی
• 39. پایداری و ثبات سیستم در برابر تغییرات داده
• 40. رانش مفهوم (Concept Drift) و رانش ترجیح (Preference Drift)
• 41. تشخیص و مدیریت رانش در سیستم‌های توصیه‌گر
• 42. زمان پاسخگویی (Latency) در سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
• 43. توان عملیاتی (Throughput) و مدیریت بار
• 44. هزینه‌های محاسباتی و ذخیره‌سازی در مقیاس صنعتی
• 45. عدالت و تعصب (Fairness and Bias) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 46. انواع تعصب در داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 47. راهکارهای کاهش تعصب و بهبود عدالت
• 48. قابلیت توضیح (Explainability) و شفافیت توصیه‌ها
• 49. روش‌های ایجاد توصیه‌های قابل توضیح
• 50. اعتماد کاربر به سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. حریم خصوصی (Privacy) و حفاظت از داده‌ها
• 52. رویکردهای حفظ حریم خصوصی: Differential Privacy
• 53. امنیت سیستم‌های توصیه‌گر: حملات Shilling
• 54. مقاومت در برابر حملات خرابکارانه
• 55. معرفی یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. شبکه‌های عصبی متراکم (DNN) برای توصیه‌گرها
• 57. Autoencoders و Variational Autoencoders در توصیه‌گرها
• 58. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های توالی و چندرسانه‌ای
• 59. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTMs برای توصیه‌گرهای ترتیبی
• 60. ترانسفورمرها (Transformers) و Attention Mechanisms در توصیه‌گرها
• 61. Graph Neural Networks (GNNs) برای داده‌های گرافی
• 62. رویکردهای Multi-task Learning در سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در توصیه‌گرهای تعاملی
• 64. بهینه‌سازی چند هدفه (Multi-Objective Optimization) در توصیه‌گرها
• 65. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر توالی (Sequential Recommender Systems)
• 66. مدل‌سازی رفتار زمانی کاربر
• 67. توصیه‌گرهای آگاه از بافت (Context-Aware Recommender Systems)
• 68. سیستم‌های توصیه‌گر با توانایی توضیح پویا
• 69. اهمیت ارزیابی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 70. معیارهای ارزیابی آفلاین: دقت (Precision) و فراخوان (Recall)
• 71. معیارهای ارزیابی آفلاین: F1-Score، MAP، NDCG
• 72. معیارهای ارزیابی آفلاین: RMSE و MAE برای رتبه‌بندی
• 73. معیارهای فراتر از دقت: تنوع (Diversity) و نوآوری (Novelty)
• 74. معیارهای فراتر از دقت: Serendipity و Coverage
• 75. ارزیابی آنلاین: آزمایش‌های A/B
• 76. معیارهای آنلاین: نرخ کلیک (CTR)، نرخ تبدیل (Conversion Rate)، زمان ماندگاری
• 77. ارزیابی آفلاین در برابر ارزیابی آنلاین: مزایا و معایب
• 78. طراحی آزمایش‌های A/B در محیط صنعتی
• 79. مشکلات و دام‌های رایج در ارزیابی
• 80. ارزیابی اثرات بلندمدت و پایداری سیستم
• 81. ارزیابی عادلانه و تشخیص تعصب در خروجی
• 82. معماری‌های رایج سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
• 83. pipelines داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 84. پردازش بلادرنگ (Real-time Processing) و Batch Processing
• 85. ذخیره سازی ویژگی (Feature Stores) برای توصیه‌گرها
• 86. استقرار مدل (Model Deployment) و مدیریت نسخه
• 87. مانیتورینگ عملکرد و سلامت سیستم توصیه‌گر
• 88. Auto-retraining و Auto-recalibration مدل‌ها
• 89. مدیریت مدل‌های چندگانه و A/B/n Testing
• 90. نقش MLOps در سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. استفاده از Cloud Platforms برای استقرار توصیه‌گرها
• 92. کیس استادی: معماری توصیه‌گر Netflix
• 93. کیس استادی: معماری توصیه‌گر Amazon
• 94. کیس استادی: معماری توصیه‌گر YouTube
• 95. سیستم‌های توصیه‌گر مسئولانه (Responsible Recommender Systems)
• 96. تعامل انسان و سیستم توصیه‌گر (Human-in-the-Loop)
• 97. توصیه‌گرهای گفتگویی (Conversational Recommender Systems)
• 98. توصیه‌گرهای چندوجهی (Multimodal Recommender Systems)
• 99. سیستم‌های توصیه‌گر برای متاورس و واقعیت افزوده/مجازی
• 100. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی نوین و چالش‌های حل‌نشده