دوره معماری نرم‌افزار: Building Recommendation Engines همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Building Recommendation Engines

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معماری نرم‌افزار: Building Recommendation Engines
• 2. مبانی و پیش‌نیازها:
• 3. مقدمه به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 4. آشنایی با انواع سیستم‌های توصیه‌گر
• 5. مفاهیم اولیه جبر خطی و آمار
• 6. مفاهیم اولیه احتمال و تئوری بیز
• 7. زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مرتبط
• 8. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (Anaconda)
• 9. آشنایی با کتابخانه‌های Numpy و Pandas
• 10. آشنایی با کتابخانه Scikit-learn
• 11. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده و SQL
• 12. آشنایی با مفاهیم NoSQL و پایگاه داده‌های گراف
• 13. فرایندهای جمع‌آوری و آماده‌سازی داده:
• 14. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
• 15. آشنایی با وب‌اسکرپینگ و APIها
• 16. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
• 17. مدیریت داده‌های گم‌شده و پرت
• 18. استخراج ویژگی‌ها (Feature Engineering)
• 19. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها و نرمال‌سازی
• 20. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
• 21. ارزیابی کیفیت داده‌ها و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 22. سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس محتوا:
• 23. مقدمه‌ای بر توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 24. نمایش محتوا با استفاده از بردارها
• 25. محاسبه شباهت بین اقلام (Cosine Similarity)
• 26. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 27. معایب و مزایای سیستم‌های مبتنی بر محتوا
• 28. بهبودهای سیستم‌های مبتنی بر محتوا: TF-IDF و Word Embeddings
• 29. کاربرد Word2Vec در توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 30. استفاده از Doc2Vec برای توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 31. فیلتر کردن محتوا با استفاده از فیلترهای کالمن
• 32. سیستم‌های توصیه‌گر همکارانه:
• 33. مقدمه‌ای بر توصیه‌گرهای همکارانه
• 34. توصیه‌گرهای همکارانه مبتنی بر حافظه
• 35. محاسبه شباهت بین کاربران (User-based)
• 36. محاسبه شباهت بین اقلام (Item-based)
• 37. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر همکارانه
• 38. معایب و مزایای سیستم‌های همکارانه
• 39. مشکلات داده‌های پراکنده و راه‌حل‌ها
• 40. کاهش ابعاد با استفاده از SVD و PCA
• 41. پیاده‌سازی SVD در توصیه‌گرهای همکارانه
• 42. استفاده از Surprise library برای پیاده‌سازی سریع
• 43. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی:
• 44. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی
• 45. روش‌های ترکیب سیستم‌های توصیه‌گر
• 46. ترکیب وزنی (Weighted Combination)
• 47. ترکیب Cascade و Meta-learning
• 48. کاربرد Ensemble Learning در توصیه‌گرها
• 49. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
• 50. مدل‌های پیشرفته‌تر: Matrix Factorization
• 51. فاکتورگیری ماتریس با استفاده از SGD
• 52. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 53. Deep Learning در سیستم‌های توصیه‌گر
• 54. ارزیابی و بهینه‌سازی:
• 55. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر (RMSE, MAE, Precision@K, Recall@K, NDCG)
• 56. ارزیابی آنلاین و آفلاین
• 57. بهینه‌سازی پارامترها با استفاده از Grid Search و Random Search
• 58. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 59. ارزیابی A/B تست
• 60. چالش سرد (Cold Start Problem) و راه‌حل‌ها
• 61. مسئله تنوع (Diversity) و راه‌حل‌ها
• 62. مقیاس‌پذیری و طراحی سیستم‌های توصیه‌گر بزرگ
• 63. مدیریت و نگهداری مدل‌های توصیه‌گر
• 64. مفاهیم Bias و Fairness در سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. مباحث پیشرفته:
• 66. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
• 67. آشنایی با کتابخانه‌های Graph Embedding
• 68. پیاده‌سازی Graph Convolutional Networks (GCNs)
• 69. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 70. مقدمه‌ای بر Contextual Bandits
• 71. مدل‌های Sequence-aware
• 72. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر Time Series
• 73. توصیه‌گرهای چندوجهی (Multimodal)
• 74. استفاده از Big Data در سیستم‌های توصیه‌گر (Spark)
• 75. آینده سیستم‌های توصیه‌گر و روندها
• 76. در ادامه سرفصل‌های دوره، این 25 سرفصل اضافی پیشنهاد می‌شوند:
• 77. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های توصیه‌گر
• 78. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 79. مدیریت مشکل Cold Start در سیستم‌های توصیه‌گر
• 80. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر (User-Based Collaborative Filtering)
• 81. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم (Item-Based Collaborative Filtering)
• 82. مقدمه‌ای بر تجزیه ماتریس و کاربردهای آن (Matrix Factorization)
• 83. پیاده‌سازی تجزیه مقادیر منفرد (SVD) برای توصیه‌گرها
• 84. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering) با TF-IDF
• 85. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommendation Systems)
• 86. معیارهای ارزیابی آفلاین سیستم‌های توصیه‌گر (Precision, Recall, F1, RMSE)
• 87. معیارهای پیشرفته ارزیابی (NDCG, MAP)
• 88. ارزیابی آنلاین: تست A/B و Interleaving
• 89. معماری مقیاس‌پذیر برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 90. طراحی پایپ‌لاین داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 91. انتخاب پایگاه داده مناسب برای داده‌های توصیه‌گر (NoSQL, Graph DBs)
• 92. ساخت سرویس‌های توصیه‌گر با معماری Microservices
• 93. پیاده‌سازی کشینگ و بهینه‌سازی عملکرد
• 94. استقرار سیستم‌های توصیه‌گر با Docker و Kubernetes
• 95. معرفی کتابخانه Surprise برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
• 96. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 97. Autoencoders و شبکه‌های عصبی برای توصیه‌گرها
• 98. معرفی Factorization Machines و Field-aware Factorization Machines
• 99. سیستم‌های توصیه‌گر آگاه از متن (Context-Aware Recommender Systems)
• 100. اخلاق و سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر