اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی توصیه ویدئوهای خبری در پلتفرم‌های ویدئومحور

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توصیه ویدئوهای خبری در پلتفرم‌های ویدئومحور

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر اخبار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توصیه ویدئوهای خبری
• 2. مروری بر پلتفرم‌های ویدئومحور
• 3. مفاهیم بنیادی سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. ویژگی‌های خاص ویدئوهای خبری
• 5. استخراج متادیتای پایه‌ای ویدئو
• 6. تحلیل Thumbnail و کپشن ویدئو
• 7. درک معنایی ویدئو (CV، NLP)
• 8. مدل‌سازی دسته‌بندی و موضوعات خبری
• 9. دینامیک‌های زمانی در ویدئوهای خبری
• 10. جمع‌آوری داده‌های تعامل کاربر
• 11. ساخت پروفایل کاربر
• 12. انواع بازخورد ضمنی و صریح
• 13. مبانی پیش‌بینی نرخ کلیک
• 14. تفاوت بین رتبه‌بندی و توصیه
• 15. فیلتراسیون مبتنی بر محتوا برای ویدئو
• 16. معیارهای شباهت برای بردارهای ویدئو
• 17. مهندسی ویژگی برای آیتم‌های ویدئو
• 18. نمایندگی‌های یادگیری عمیق برای ویدئو (CNN، RNN، Transformers)
• 19. تولید امبedding ویدئو
• 20. مبانی فیلتراسیون همکارانه
• 21. ساخت ماتریس تعامل کاربر-آیتم
• 22. تکنیک‌های ماتریس فاکتوریزه
• 23. روش‌های همسایه‌یابی
• 24. استراتژی‌های ترکیبی فیلتراسیون
• 25. یادگیری چند وظیفه‌ای برای توصیه ویدئو
• 26. معماری توصیه‌دهی زمان واقعی
• 27. در نظر گرفتن مقیاس‌پذیری برای مجموعه‌های بزرگ ویدئو
• 28. محاسبات توزیع‌شده برای توصیه‌گر
• 29. آزمایش A/B برای مدل‌های توصیه‌گر
• 30. معیارهای ارزیابی (Precision، Recall، NDCG، MAP)
• 31. ارزیابی آفلاین در مقابل آنلاین
• 32. داده‌گاه‌های بنچمارکینگ آفلاین
• 33. پلتفرم‌های آزمایش آنلاین
• 34. نکات درباره منصفانه بودن در توصیه‌گر
• 35. راهنمایی‌های حفظ حریم خصوصی در توصیه‌گر
• 36. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده
• 37. قابلیت تفسیرپذیری مدل و توضیحات
• 38. کاربرد SHAP و LIME برای توصیه ویدئو
• 39. بهینه‌سازی حلقه بازخورد کاربر
• 40. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گر تطبیقی
• 41. الگوریتم‌های بندیت در زمینه اخبار
• 42. باندیت‌های زمینه‌ای برای توصیه ویدئو
• 43. مشکل استارت سرد و راه‌حل‌ها
• 44. استراتژی‌های استارت سرد برای ویدئوهای جدید
• 45. مدیریت استارت سرد کاربران جدید
• 46. کاهش استارت سرد مبتنی بر محتوا
• 47. روش‌های ترکیبی استارت سرد
• 48. ادغام خلاصه‌های متنی اخبار
• 49. بازیابی کراس‌مدال (متن ↔ ویدئو)
• 50. خلاصه‌سازی ویدئو برای توصیه
• 51. هیلتایک کردن کلیپ‌های خبری
• 52. تحلیل صوتی ویدئوهای خبری
• 53. تبدیل گفتار به متن برای محتوای خبری
• 54. شناسایی موجودیت‌های نام‌شخص در ویدئو
• 55. تشخیص رویداد از جریان ویدئو
• 56. شناسایی موضوعات ترند در اخبار
• 57. ادغام سیگنال‌های اجتماعی (اشتراک‌ها، نظرات)
• 58. امتیازدهی ترندهای خبری زمان واقعی
• 59. شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ
• 60. خوشه‌بندی کاربران
• 61. به‌روزرسانی پویا پروفایل کاربران
• 62. عوامل زمینه‌ای (دستگاه، موقعیت، زمان)
• 63. بهینه‌سازی چند هدفه
• 64. تعادل بین تنوع و ارتباط
• 65. سرنوشت‌سازی در توصیه ویدئوهای خبری
• 66. طراحی رابط کاربر برای توضیحات
• 67. طراحی رابط کاربر برای توصیه‌گر
• 68. رابط‌های کاربری تصویری برای توصیه
• 69. توصیه موبایل‌محور
• 70. استراتژی‌های استقرار ابری در مقابل لبه‌ای
• 71. بهینه‌سازی تأخیر سرویس‌دهی مدل
• 72. استراتژی‌های کشینگ برای دارایی‌های ویدئو
• 73. ادغام شبکه‌های تحویل محتوا
• 74. نظارت و قابلیت مشاهده
• 75. هشدار و ردیابی عملکرد
• 76. پایپ‌لاین‌های آموزش مدل مداوم
• 77. برنامه‌ریزی بازآموزی خودکار مدل
• 78. کنترل نسخه برای مدل‌های توصیه‌گر
• 79. ردیابی استقرار مدل
• 80. رعایت مقررات (GDPR، CCPA)
• 81. راهنمایی‌های اخلاقی برای توصیه اخبار
• 82. مطالعه مورد: News Feed یوتیوب
• 83. مطالعه مورد: بخش اخبار زنده تیویچ
• 84. مطالعه مورد: بخش اخبار بیلیبیلی
• 85. درس‌های آموخته‌شده از استقرارهای صنعتی
• 86. روندهای آینده: مدل‌های زبانی بزرگ برای خلاصه‌سازی ویدئو
• 87. فناوری‌های نوظهور درک ویدئو
• 88. یادگیری فدراسیون برای حفظ حریم خصوصی
• 89. تکنیک‌های صفرشات
• 90. مهندسی پرامپت برای محتوای ویدئو
• 91. گراف‌های دانش در مقیاس بزرگ برای اخبار
• 92. شبکه‌های عصبی گراف برای روابط ویدئو
• 93. توصیه آگاهانه از دانش
• 94. ادغام بررسی واقعیت زمان واقعی
• 95. راه‌یابی خودکار اخبار
• 96. بازخورد تعاملی کاربر
• 97. طراحی نظرسنجی برای بازخورد کاربر
• 98. بهترین روش‌های طراحی آزمایش A/B
• 99. آزمون‌های معنی‌دار بودن آماری
• 100. راه‌نمای ساخت یک سیستم توصیه‌گر تولیدی