اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی پیادهسازی هوش مصنوعی برای فیدهای خبری شخصیسازیشده
249,500 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره پیادهسازی هوش مصنوعی برای فیدهای خبری شخصیسازیشده
موضوع کلی: هوش مصنوعی
موضوع میانی: یادگیری ماشین برای سیستم‌های توصیه‌گر
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
- 2. آشنایی با فیدهای خبری شخصیسازیشده
- 3. نیازهای کاربر در فیدهای خبری شخصیسازیشده
- 4. جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای سیستم‌های توصیه‌گر
- 5. پیش‌پردازش داده‌ها برای سیستم‌های توصیه‌گر
- 6. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
- 7. فیلترینگ همکاری محور (Collaborative Filtering)
- 8. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
- 9. مدل‌های هیبریدی توصیه‌گر
- 10. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
- 11. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
- 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی برای توصیه‌گرها
- 13. شبکه‌های عصبی چرخشی خودکار (Autoencoders) برای توصیه‌گرها
- 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) برای توصیه‌گرها
- 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks) برای توصیه‌گرها
- 16. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
- 17. استفاده از Embeddingها در سیستم‌های توصیه‌گر
- 18. استفاده از Attention Mechanisms در سیستم‌های توصیه‌گر
- 19. مدل‌های Transformer برای توصیه‌گرها
- 20. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
- 21. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
- 22. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها
- 23. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرها
- 24. پیادهسازی یک سیستم توصیه‌گر ساده با پایتون
- 25. استفاده از کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها (Scikit-learn)
- 26. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و Keras برای توصیه‌گرها
- 27. استفاده از کتابخانه‌های PyTorch برای توصیه‌گرها
- 28. استفاده از کتابخانه‌های Gensim برای توصیه‌گرها
- 29. استفاده از APIهای توصیه‌گر موجود
- 30. پیادهسازی یک فید خبری شخصیسازیشده با استفاده از یک API
- 31. آشنایی با مسائل اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
- 32. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
- 33. بی‌طرفی الگوریتمی در سیستم‌های توصیه‌گر
- 34. تفسیرپذیری سیستم‌های توصیه‌گر
- 35. نظارت و ارزیابی مداوم سیستم‌های توصیه‌گر
- 36. آینده‌ی سیستم‌های توصیه‌گر شخصیسازیشده
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین
محیط فارسی و راست‌چین
ویژه اندروید
فلشکارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور
محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.
💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
- رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
- امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟
این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.
توجه:
محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
نمای اپلیکیشن ۱
نمای اپلیکیشن ۲
نمای اپلیکیشن ۳
نمای اپلیکیشن ۴
نمای اپلیکیشن ۵
نمای اپلیکیشن ۶
نمای اپلیکیشن ۷
نمای اپلیکیشن ۸
نمای اپلیکیشن ۹
نمای اپلیکیشن ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها:
ai
collaborative filtering
content based filtering
deep learning
embedding
gensim
keras
machine learning
neural networks
personalized news feed
python
pytorch
recommendation systems
tensorflow
transformer
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.