دوره مدل‌های یادگیری عمیق برای رتبه‌بندی اخبار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های یادگیری عمیق برای رتبه‌بندی اخبار

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر اخبار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر اخبار
• 2. رتبه‌بندی اخبار: چالش‌ها و رویکردها
• 3. یادگیری ماشین در رتبه‌بندی اخبار: مروری بر الگوریتم‌ها
• 4. مبانی یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 5. شبکه‌های عصبی پیش‌خور برای رتبه‌بندی اخبار
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در اخبار
• 7. مدل‌های Long Short-Term Memory (LSTM) برای درک متن اخبار
• 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل محتوای اخبار
• 9. مدل‌های Embedding کلمات: Word2Vec و GloVe
• 10. Embeddingهای متنی تخصصی برای اخبار
• 11. استفاده از Embeddingهای از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Embeddings)
• 12. معماری‌های Encoder-Decoder برای خلاصه‌سازی و رتبه‌بندی اخبار
• 13. مدل‌های مبتنی بر Transformer در رتبه‌بندی اخبار
• 14. مقدمه‌ای بر مدل BERT و مشتقات آن
• 15. Fine-tuning مدل‌های BERT برای رتبه‌بندی اخبار
• 16. استفاده از مدل‌های XLNet برای رتبه‌بندی اخبار
• 17. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر Attention Mechanism
• 18. یادگیری رتبه‌بندی (Learning to Rank) با استفاده از یادگیری عمیق
• 19. Loss Functionهای مناسب برای رتبه‌بندی اخبار
• 20. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای رتبه‌بندی اخبار
• 21. ارزیابی مدل‌های رتبه‌بندی اخبار: معیارهای کلیدی
• 22. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای رتبه‌بندی اخبار
• 23. پیش‌پردازش داده‌های متنی اخبار
• 24. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای رتبه‌بندی اخبار
• 25. ترکیب ویژگی‌های متنی و غیرمتنی
• 26. مدل‌های hybrid برای رتبه‌بندی اخبار
• 27. استفاده از داده‌های تعاملی کاربران (Clickstream Data)
• 28. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 29. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر Knowledge Graph
• 30. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در رتبه‌بندی اخبار
• 31. مقابله با Bias در مدل‌های رتبه‌بندی اخبار
• 32. تکنیک‌های مقابله با اخبار جعلی (Fake News) با استفاده از یادگیری عمیق
• 33. بهبود عملکرد مدل با استفاده از Ensemble Methods
• 34. استفاده از Autoencoderها برای یادگیری نمایش‌های فشرده اخبار
• 35. مدل‌های Generative Adversarial Networks (GANs) در رتبه‌بندی اخبار
• 36. کاربرد مدل‌های یادگیری عمیق در شخصی‌سازی اخبار
• 37. رتبه‌بندی اخبار چندزبانه (Multilingual News Ranking)
• 38. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) در رتبه‌بندی اخبار
• 39. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق برای رتبه‌بندی اخبار
• 40. بهینه‌سازی مدل‌ها برای مقیاس‌پذیری و عملکرد