دوره آموزش جامع سامانه‌های توصیه‌گر با AWS: از مفاهیم پایه تا استقرار عملی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع سامانه‌های توصیه‌گر با AWS: از مفاهیم پایه تا استقرار عملی

موضوع کلی: سامانه‌های توصیه‌گر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. سامانه‌های توصیه‌گر و کاربردهای آن در دنیای واقعی
• 2. معرفی معماری سامانه توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری ماشین
• 3. انواع فیلتر کردن در سامانه‌های توصیه‌گر
• 4. فیلتر کردن مبتنی بر محتوا: مفاهیم و الگوریتم‌ها
• 5. فیلتر کردن همکارانه: رویکردهای مبتنی بر کاربر و آیتم
• 6. روش‌های کاهش ابعاد در فیلتر همکارانه
• 7. معرفی بردارهای تعبیه شده (Embeddings) در توصیه‌گرها
• 8. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی تعاملات کاربر-آیتم
• 9. مدل‌های فاکتورگیری ماتریس (Matrix Factorization) و پیاده‌سازی
• 10. معرفی الگوریتم‌های مبتنی بر محتوا با TF-IDF
• 11. استفاده از Word2Vec و Doc2Vec در توصیه محتوا
• 12. مدل‌های ترکیبی (Hybrid) و مزایای آن‌ها
• 13. معرفی AWS SageMaker برای ساخت مدل‌های توصیه‌گر
• 14. آماده‌سازی داده‌ها با AWS Glue و ETL
• 15. ذخیره‌سازی و مدیریت دادههای کاربران با Amazon DynamoDB
• 16. استفاده از Amazon S3 برای داده‌های آموزشی
• 17. طراحی خط لوله داده (Data Pipeline) در AWS
• 18. پیاده‌سازی فیلتر همکارانه با Apache Spark روی Amazon EMR
• 19. ساخت مدل فاکتورگیری ماتریس با AWS SageMaker
• 20. استفاده از Amazon Personalize برای توصیه بدون کدنویسی سنگین
• 21. پیکربندی مجموعه داده در Amazon Personalize
• 22. آموزش مدل با Amazon Personalize AutoML
• 23. توصیه بلادرنگ با Amazon Personalize Real-Time
• 24. مدیریت کمپین‌ها و رویدادها در Amazon Personalize
• 25. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های توصیه‌گر
• 26. ارزیابی مدل با معیارهای Precision و Recall
• 27. معیارهای NDCG و Mean Average Precision در توصیه‌گرها
• 28. تست A/B و ارزیابی عملکرد سامانه
• 29. مدیریت Cold Start در کاربران و آیتم‌های جدید
• 30. روش‌های کاهش Cold Start با داده‌های جمعیتی
• 31. معرفی Recommendation Engines در AWS Lambda
• 32. استقرار مدل با استفاده از AWS SageMaker Endpoint
• 33. طراحی API برای سامانه توصیه‌گر با API Gateway
• 34. مدیریت مقیاس‌پذیری با AWS Auto Scaling
• 35. ذخیره‌سازی نتایج توصیه در Amazon ElastiCache
• 36. استفاده از Amazon Kinesis برای داده‌های جریانی
• 37. یکپارچه‌سازی با پایگاه داده رابطه‌ای Amazon RDS
• 38. معرفی Amazon Neptune برای داده‌های گرافی در توصیه
• 39. مدل‌سازی گراف اجتماعی با Graph Neural Networks
• 40. استفاده از Amazon Redshift برای تحلیل داده‌های توصیه
• 41. مدیریت خطا و لاگ‌گیری با AWS CloudWatch
• 42. امنیت داده‌ها و مجوزهای دسترسی در AWS
• 43. رمزگذاری داده‌های حساس کاربران
• 44. مدیریت هویت و دسترسی با AWS IAM
• 45. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استقرار سامانه توصیه‌گر
• 46. تست بار و عملکرد سامانه با AWS Load Testing
• 47. یکپارچه‌سازی سامانه توصیه‌گر با وب‌سایت و اپلیکیشن
• 48. توصیه شخصی‌سازی شده مبتنی بر رفتار کاربر
• 49. مدل‌سازی توالی رفتار کاربر با RNN
• 50. استفاده از ترنسفورمرها در توصیه‌های دنباله‌ای
• 51. معرفی مدل‌های جدید مانند BERT4Rec
• 52. توصیه در حوزه تجارت الکترونیک و فروشگاه‌های آنلاین
• 53. توصیه محتوا در پلتفرم‌های ویدیویی و خبری
• 54. توصیه دوستان و شبکه‌های اجتماعی
• 55. توصیه مکان و خدمات مبتنی بر موقعیت
• 56. معرفی موتورهای توصیه در AWS Marketplace
• 57. خودکارسازی فرایند استقرار با AWS CodePipeline
• 58. مدیریت نسخه‌های مدل با AWS Model Registry
• 59. مانیتورینگ و هشداردهی با Amazon CloudWatch Alarms
• 60. بازیابی مدل در صورت کاهش عملکرد
• 61. بهبود مستمر مدل با بازخورد کاربران
• 62. تحلیل داده‌های بازخورد و تنظیم مجدد مدل
• 63. استفاده از AWS Step Functions برای گردش کار توصیه
• 64. توصیه در مقیاس بزرگ با معماری Microservices
• 65. معرفی Amazon ECS و EKS برای استقرار کانتینری
• 66. مدیریت پایگاه داده NoSQL با Amazon DynamoDB Accelerator
• 67. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجوهای توصیه
• 68. مدل‌سازی کاربران ناشناس و کوکی‌ها
• 69. توصیه مبتنی بر جلسه (Session-Based) با GRU
• 70. معرفی کتابخانه TensorFlow Recommenders
• 71. پیاده‌سازی مدل با PyTorch و AWS Deep Learning AMI
• 72. استفاده از Amazon SageMaker Studio برای توسعه
• 73. تست یکپارچه‌سازی سامانه توصیه‌گر
• 74. مستندسازی و آموزش تیم برای نگهداری سامانه
• 75. مدیریت خطاهای رایج در استقرار AWS
• 76. معرفی AWS CloudFormation برای زیرساخت کد
• 77. مدیریت رازها و کلیدهای API با AWS Secrets Manager
• 78. توصیه مبتنی بر جمعیت شناختی و دموگرافیک
• 79. مدل‌سازی سلیقه کاربر با خوشه‌بندی
• 80. معرفی الگوریتم K-Means در توصیه‌گر
• 81. استفاده از PCA برای کاهش ابعاد داده
• 82. تحلیل رفتار کاربر با Cohort Analysis
• 83. توصیه در محیط چندزبانه و چندفرهنگی
• 84. مدیریت داده‌های پراکنده در سامانه توصیه‌گر
• 85. بهبود کیفیت توصیه با فیلتر کردن نویز
• 86. معرفی سامانه‌های توصیه‌گر مبتنی بر دانش
• 87. مدل‌سازی روابط با Ontology و Semantic Web
• 88. توصیه در حوزه سلامت و پزشکی (غیرتهاجمی)
• 89. توصیه در آموزش و سیستم‌های یادگیری الکترونیکی
• 90. مدیریت حریم خصوصی کاربران در سامانه توصیه‌گر
• 91. رعایت قوانین حفاظت از داده‌ها در AWS
• 92. تست نهایی و تحویل سامانه توصیه‌گر