اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با مدل‌های زبان بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 3. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 5. فیلترینگ مشارکتی
• 6. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و مبتنی بر محتوا
• 7. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 8. داده‌های لازم برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها
• 10. نمایش داده‌ها به صورت برداری
• 11. مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها
• 12. رگرسیون خطی و لجستیک
• 13. ماشین‌های بردار پشتیبان
• 14. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 15. تکنیک‌های خوشه‌بندی
• 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 17. معماری ترنسفورمر
• 18. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 19. مدل‌های زبانی خودرگرسیو
• 20. مدل‌های زبانی دوطرفه
• 21. آموزش پیشرفته مدل‌های زبان بزرگ
• 22. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 23. آموزش با تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 24. کاربرد مدل‌های زبان بزرگ در سیستم‌های توصیه‌گر
• 25. توصیه‌گرهای مبتنی بر نمایش متنی
• 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر خلاصه متن
• 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر تولید متن
• 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر درک زبان طبیعی
• 29. استفاده از LLMs برای فهم ترجیحات کاربر
• 30. استفاده از LLMs برای تولید توضیحات محصول
• 31. استفاده از LLMs برای تولید خلاصه‌های نقد و بررسی
• 32. استفاده از LLMs برای تولید سوالات متداول
• 33. استفاده از LLMs برای تعامل مکالمه‌ای با کاربر
• 34. تکنیک‌های پیشرفته در سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
• 35. توصیه‌گرهای ترکیبی با LLMs
• 36. مدل‌های گراف دانش و LLMs
• 37. استفاده از LLMs برای پر کردن شکاف داده‌ها
• 38. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده با LLMs
• 39. توصیه‌گرهای چندوجهی با LLMs
• 40. توصیه‌گرهای زمانی با LLMs
• 41. توصیه‌گرهای مکانی با LLMs
• 42. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش زمینه‌ای
• 43. توصیه‌گرهای اخلاقی و عادلانه
• 44. کاهش سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 46. توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
• 48. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
• 49. انتخاب مدل زبان بزرگ مناسب
• 50. آماده‌سازی داده‌ها برای LLMs
• 51. تنظیم پارامترهای مدل
• 52. ارزیابی عملکرد سیستم توصیه‌گر
• 53. بهینه‌سازی سیستم توصیه‌گر
• 54. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
• 55. استقرار سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی
• 57. مطالعات موردی در سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
• 58. سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
• 59. سیستم‌های توصیه‌گر در رسانه‌های اجتماعی
• 60. سیستم‌های توصیه‌گر در سرگرمی
• 61. سیستم‌های توصیه‌گر در آموزش
• 62. سیستم‌های توصیه‌گر در سلامت
• 63. سیستم‌های توصیه‌گر در امور مالی
• 64. سیستم‌های توصیه‌گر در گردشگری
• 65. سیستم‌های توصیه‌گر در خدمات عمومی
• 66. آینده سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
• 67. روندهای نوظهور در حوزه LLMs
• 68. تأثیر LLMs بر تعامل انسان و ماشین
• 69. تأثیر LLMs بر تجربه کاربری
• 70. مسائل اخلاقی در استفاده از LLMs
• 71. نقش LLMs در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
• 72. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 73. کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas)
• 74. کار با داده‌ها در پایتون
• 75. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با TensorFlow/PyTorch
• 76. پیاده‌سازی مدل‌های ساده توصیه‌گر با پایتون
• 77. استفاده از LLMs در پایتون (Hugging Face Transformers)
• 78. ساخت API برای سیستم توصیه‌گر
• 79. مباحث پیشرفته در LLMs و سیستم‌های توصیه‌گر
• 80. مدل‌های مولد برای توصیه‌گرها
• 81. توصیه‌گرهای تعاملی با LLMs
• 82. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 83. استفاده از LLMs برای تولید بازخورد
• 84. مدل‌سازی پویای ترجیحات کاربر
• 85. ارزیابی مداوم و به‌روزرسانی سیستم‌ها
• 86. تکنیک‌های کاهش ابعاد با LLMs
• 87. توصیه‌گرهای مبتنی بر ترکیب مدل‌ها
• 88. چالش‌های فنی در مقیاس بزرگ
• 89. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 90. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. استانداردهای حاکمیتی در توسعه هوش مصنوعی
• 92. فرهنگ سازمانی برای پیاده‌سازی موفق
• 93. مدیریت پروژه در سیستم‌های توصیه‌گر
• 94. تیم‌سازی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 95. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
• 96. ارتباط با ذینفعان
• 97. مستندسازی فنی و کاربری
• 98. برنامه‌ریزی بلندمدت برای سیستم‌های توصیه‌گر