دوره یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر با مدل‌های زبانی بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها
• 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
• 4. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 5. معماری‌های پایه سیستم‌های توصیه‌گر
• 6. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 7. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 8. مجموعه داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها در توصیه‌گرها
• 10. روش‌های سنتی فیلترینگ مشارکتی
• 11. روش‌های مبتنی بر محتوا در توصیه‌گرها
• 12. ترکیب روش‌های فیلترینگ مشارکتی و محتوا
• 13. مدل‌های یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در توصیه‌گرها
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی در توصیه‌گرها
• 16. ترنسفورمرها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 17. معرفی یادگیری تقویتی
• 18. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
• 19. فرایند یادگیری در یادگیری تقویتی
• 20. مدل‌های یادگیری تقویتی
• 21. یادگیری تقویتی بدون مدل
• 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
• 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
• 24. یادگیری Q
• 25. یادگیری Deep Q (DQN)
• 26. بهینه‌سازی DQN
• 27. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
• 28. گرادیان سیاست
• 29. Actor-Critic
• 30. الگوریتم‌های Actor-Critic پیشرفته
• 31. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
• 32. یادگیری تقویتی برای کشف محصول
• 33. بهینه‌سازی تجربه کاربری با RL
• 34. یادگیری تقویتی برای پیشنهادهای شخصی‌سازی شده
• 35. مدل‌سازی تعامل کاربر-سیستم با RL
• 36. نمایش فضای حالت در RL برای توصیه‌گرها
• 37. نمایش فضای عمل در RL برای توصیه‌گرها
• 38. تابع پاداش در RL برای توصیه‌گرها
• 39. طراحی تابع پاداش مؤثر
• 40. چالش‌های طراحی تابع پاداش
• 41. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر پویا
• 42. مدل‌سازی تغییر رفتار کاربر
• 43. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های چند هدفه
• 44. توصیه‌های متنوع و جذاب
• 45. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر RL
• 46. مقایسه با روش‌های سنتی
• 47. چالش‌های پیاده‌سازی RL در سیستم‌های توصیه‌گر
• 48. مقیاس‌پذیری
• 49. تفسیرپذیری مدل‌های RL
• 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 51. معماری ترنسفورمر در LLMs
• 52. آموزش و تنظیم دقیق LLMs
• 53. کاربردهای LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 54. LLMs به عنوان منبع اطلاعات
• 55. LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. استفاده از LLMs برای درک محتوا
• 57. استفاده از LLMs برای تولید توضیحات محصول
• 58. ادغام LLMs با سیستم‌های توصیه‌گر
• 59. رویکردهای مبتنی بر LLMs در توصیه‌گرها
• 60. توصیه‌گرهای مبتنی بر LLMs بدون RL
• 61. توصیه‌گرهای مبتنی بر LLMs با RL
• 62. تولید توصیه‌ها با LLMs
• 63. بهبود درک کاربر با LLMs
• 64. مدل‌سازی ترجیحات کاربر با LLMs
• 65. استفاده از LLMs برای تولید بازخورد
• 66. یادگیری تقویتی با LLMs برای توصیه‌گرها
• 67. تلفیق RL و LLMs
• 68. معماری‌های ترکیبی RL-LLM
• 69. طراحی تابع پاداش با استفاده از LLMs
• 70. استفاده از LLMs برای ارزیابی توصیه‌ها
• 71. چالش‌های ادغام RL و LLMs
• 72. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RL-LLM
• 73. کارایی محاسباتی
• 74. مطالعات موردی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر RL-LLM
• 75. کاربرد در تجارت الکترونیک
• 76. کاربرد در رسانه‌های اجتماعی
• 77. کاربرد در پلتفرم‌های محتوایی
• 78. آینده سیستم‌های توصیه‌گر با RL و LLMs
• 79. روندهای تحقیقاتی جدید
• 80. مسائل اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. حریم خصوصی کاربران
• 82. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. کاهش سوگیری با RL و LLMs
• 84. مباحث پیشرفته در RL برای توصیه‌گرها
• 85. یادگیری تقویتی چندعاملی
• 86. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
• 87. یادگیری تقویتی با اکتشاف ناایمن
• 88. مباحث پیشرفته در LLMs برای توصیه‌گرها
• 89. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص
• 90. تولید متن خلاقانه برای توصیه‌ها
• 91. ارزیابی کیفی توصیه‌های تولید شده توسط LLMs
• 92. کاربرد RL و LLMs در توصیه‌های مبتنی بر دانش
• 93. ادغام دانش خارجی در توصیه‌گرها
• 94. یادگیری تقویتی برای استدلال مبتنی بر دانش
• 95. مدل‌سازی پرسش و پاسخ با LLMs در توصیه‌گرها
• 96. سیستم‌های توصیه‌گر قابل توضیح با RL و LLMs
• 97. تولید توضیحات برای توصیه‌ها
• 98. افزایش اعتماد کاربر به توصیه‌ها
• 99. آموزش عملی: پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر ساده با RL
• 100. آموزش عملی: ادغام اولیه LLM در توصیه‌گر