اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی موتورهای شخصی‌سازی: طراحی و بهینه‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره موتورهای شخصی‌سازی: طراحی و بهینه‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های تحول‌آفرین در کسب‌وکار

موضوع میانی: هوش مصنوعی در شخصی‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر موتورهای شخصی‌سازی
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مورد نیاز برای شخصی‌سازی
• 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی داده برای شخصی‌سازی
• 4. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
• 5. روش‌های استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها
• 6. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در شخصی‌سازی
• 7. یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی رفتار کاربر
• 8. یادگیری بدون نظارت برای خوشه‌بندی کاربران
• 9. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 10. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 11. مقدمه‌ای بر فیلترینگ مشارکتی
• 12. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
• 13. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر مورد
• 14. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فیلترینگ مشارکتی
• 15. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 16. استفاده از پردازش زبان طبیعی در توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 17. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی در شخصی‌سازی
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل دنباله‌های رفتاری
• 20. شبکه‌های عصبی پیچشی برای پردازش تصاویر در شخصی‌سازی
• 21. استفاده از embedding در سیستم‌های توصیه‌گر
• 22. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی مبتنی بر دانش
• 23. ساخت و استفاده از پایگاه‌های دانش برای شخصی‌سازی
• 24. تکنیک‌های استنتاج در سیستم‌های مبتنی بر دانش
• 25. مقدمه‌ای بر شخصی‌سازی در بازاریابی ایمیلی
• 26. بهینه‌سازی خطوط موضوع و محتوای ایمیل‌ها
• 27. شخصی‌سازی صفحات فرود و تجربه‌ی کاربر
• 28. مقدمه‌ای بر شخصی‌سازی در فروشگاه‌های آنلاین
• 29. توصیه‌های محصول مبتنی بر رفتار خرید
• 30. شخصی‌سازی نتایج جستجو در فروشگاه آنلاین
• 31. مقدمه‌ای بر شخصی‌سازی در شبکه‌های اجتماعی
• 32. هدف‌گذاری تبلیغات بر اساس علایق کاربران
• 33. شخصی‌سازی فید خبری و محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 34. مقدمه‌ای بر شخصی‌سازی در سیستم‌های پخش ویدئو
• 35. توصیه فیلم و سریال بر اساس سابقه تماشا
• 36. شخصی‌سازی تبلیغات ویدئویی
• 37. مقدمه‌ای بر شخصی‌سازی در سیستم‌های خبری
• 38. توصیه مقالات و اخبار بر اساس علایق کاربر
• 39. شخصی‌سازی خلاصه‌ها و نوتیفیکیشن‌های خبری
• 40. مقدمه‌ای بر شخصی‌سازی در آموزش آنلاین
• 41. توصیه منابع آموزشی بر اساس سطح دانش
• 42. شخصی‌سازی مسیر یادگیری برای هر دانش‌آموز
• 43. مقدمه‌ای بر A/B testing در شخصی‌سازی
• 44. طراحی و اجرای تست‌های A/B
• 45. تحلیل نتایج A/B testing و بهینه‌سازی سیستم