دوره پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای فیدهای خبری شخصی‌سازی‌شده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 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