اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند توصیه‌گر با استفاده از یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند توصیه‌گر با استفاده از یادگیری عمیق

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سامانه‌های توصیه‌گر و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری سامانه‌های توصیه‌گر
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
• 3. پیش‌پردازش داده‌های تعاملی و مدیریت داده‌های بزرگ
• 4. تحلیل آماری رفتارهای کاربر و الگوهای خرید
• 5. مفاهیم ماتریس‌های پراکنده و روش‌های کاهش ابعاد
• 6. معرفی مدل‌های فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر ماتریس
• 7. پیاده‌سازی الگوریتم‌های تجزیه ماتریس با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 8. آشنایی با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی در مقیاس بزرگ
• 9. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه برای پیش‌بینی تعاملات
• 10. استفاده از لایه‌های جای‌گذاری در تحلیل ویژگی‌های کاربر و آیتم
• 11. مدل‌های فاکتورگیری ماشین عصبی برای استخراج ویژگی‌های غیرخطی
• 12. ترکیب ویژگی‌های متنی و عددی در شبکه‌های عصبی
• 13. معماری‌های مبتنی بر توجه در سامانه‌های توصیه‌گر
• 14. مدل‌های توالی‌محور و پیش‌بینی رفتارهای بعدی کاربر
• 15. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل داده‌های زمانی
• 16. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در مدل‌سازی روابط کاربر و آیتم
• 17. استخراج ویژگی‌های تصویری از محتوای آیتم‌ها با شبکه‌های کانولوشنی
• 18. تلفیق داده‌های چندوجهی در سیستم‌های پیشنهادی ترکیبی
• 19. استراتژی‌های منفی‌سازی و تولید نمونه‌های منفی برای آموزش مدل
• 20. توابع هزینه و بهینه‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر عمیق
• 21. معیارهای ارزیابی دقت و پوشش در سامانه‌های توصیه‌گر
• 22. ارزیابی سیستم در محیط‌های آفلاین و برخط
• 23. مدیریت مشکل شروع سرد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 24. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 25. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در بهبود دقت توصیه‌ها
• 26. مدیریت سوگیری و انصاف در الگوریتم‌های توصیه‌گر
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در بستر کلود با رعایت امنیت داده‌ها
• 28. روش‌های استقرار مدل و نظارت بر عملکرد در محیط عملیاتی
• 29. مطالعه موردی طراحی سیستم توصیه‌گر برای پلتفرم‌های محتوایی داخلی
• 30. اخلاق حرفه‌ای و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های کاربران
• 31. چالش‌های عملیاتی در نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری عمیق
• 32. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در سامانه‌های بلادرنگ
• 33. آینده سامانه‌های توصیه‌گر و نقش هوش مصنوعی در اقتصاد دیجیتال ایران