کتاب مبانی و کاربردهای عملی سیستمهای توصیهگر در دنیای دیجیتال با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای عملی سیستمهای توصیهگر در دنیای دیجیتال
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: سیستمهای توصیهگر
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر سیستمهای توصیهگر
- 2. تاریخچه سیستمهای توصیهگر
- 3. کاربردهای سیستمهای توصیهگر
- 4. اصول اولیه سیستمهای توصیهگر
- 5. معماری سیستمهای توصیهگر
- 6. مفاهیم کلیدی در سیستمهای توصیهگر
- 7. انواع سیستمهای توصیهگر
- 8. سیستمهای توصیهگر مبتنی بر محتوا
- 9. سیستمهای توصیهگر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
- 10. فیلترینگ مشارکتی کاربر-کاربر
- 11. فیلترینگ مشارکتی آیتم-آیتم
- 12. مزایا و معایب فیلترینگ مشارکتی
- 13. مدل‌سازی داده‌ها برای سیستمهای توصیهگر
- 14. نمایش تعاملات کاربر و آیتم
- 15. ماتریس رتبه‌بندی
- 16. ماتریس پراکنده
- 17. تکنیک‌های کاهش ابعاد
- 18. تجزیه ماتریس
- 19. مقادیر منفرد ماتریس (SVD)
- 20. فاکتورگیری ماتریس
- 21. مدل‌سازی مبتنی بر مجاورت
- 22. نزدیک‌ترین همسایگان
- 23. تنظیم پارامترها در مدل‌های مجاورت
- 24. معیارهای ارزیابی سیستمهای توصیهگر
- 25. دقت و صحت
- 26. یادآوری و دقت
- 27. شاخص F1
- 28. شاخص ROC AUC
- 29. شاخص NDCG
- 30. شاخص MAP
- 31. ارزیابی آفلاین در مقابل ارزیابی آنلاین
- 32. مشکل شروع سرد (Cold Start Problem)
- 33. راهکارهای مشکل شروع سرد
- 34. استفاده از اطلاعات دموگرافیک
- 35. استفاده از محتوای آیتم‌ها
- 36. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
- 37. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
- 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
- 39. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
- 40. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)
- 41. ترکیب نتایج روش‌های مختلف
- 42. وزن‌دهی به نتایج
- 43. یادگیری نحوه ترکیب
- 44. سیستمهای توصیهگر در پلتفرم‌های واقعی
- 45. سیستمهای توصیهگر در تجارت الکترونیک
- 46. سیستمهای توصیهگر در رسانه‌های اجتماعی
- 47. سیستمهای توصیهگر در پلتفرم‌های پخش محتوا
- 48. سیستمهای توصیهگر در موسیقی
- 49. سیستمهای توصیهگر در فیلم و سریال
- 50. سیستمهای توصیهگر در اخبار
- 51. اخلاق و حریم خصوصی در سیستمهای توصیهگر
- 52. سوگیری در سیستمهای توصیهگر
- 53. شفافیت در سیستمهای توصیهگر
- 54. مسئولیت‌پذیری در سیستمهای توصیهگر
- 55. حریم خصوصی کاربران
- 56. امنیت داده‌ها
- 57. ملاحظات شرعی و قانونی در سیستمهای توصیهگر
- 58. چارچوب‌های قانونی جمهوری اسلامی ایران
- 59. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
- 60. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
- 61. حدود شرعی در محتوای دیجیتال
- 62. ملاحظات اقتصادی در سیستمهای توصیهگر
- 63. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر توصیهگر
- 64. بازگشت سرمایه (ROI)
- 65. بهینه‌سازی توصیهگر برای اهداف تجاری
- 66. مدیریت موجودی با استفاده از توصیهگر
- 67. افزایش فروش و رضایت مشتری
- 68. تکنیک‌های پیشرفته در سیستمهای توصیهگر
- 69. یادگیری تقویتی برای توصیه‌گرها
- 70. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف
- 71. مدل‌سازی روابط پیچیده
- 72. توصیه‌گرهای بلادرنگ (Real-time Recommenders)
- 73. پردازش جریان داده
- 74. مقیاس‌پذیری سیستمهای توصیهگر
- 75. چالش‌های مقیاس‌پذیری
- 76. راهکارهای مقیاس‌پذیری
- 77. پردازش توزیع‌شده
- 78. معماری‌های مقیاس‌پذیر
- 79. کاربرد توصیهگر در خدمات دولتی
- 80. توصیهگر برای خدمات شهروندی
- 81. بهبود دسترسی به اطلاعات
- 82. توصیهگر در حوزه آموزش
- 83. توصیهگر برای یادگیری شخصی‌سازی شده
- 84. پشتیبانی از فرآیندهای آموزشی
- 85. توصیهگر در حوزه سلامت
- 86. توصیهگر برای مدیریت سلامت فردی
- 87. ارائه اطلاعات مفید پزشکی
- 88. ملاحظات فرهنگی و اجتماعی در توصیه‌گرها
- 89. تأثیر بر فرهنگ مصرف
- 90. تنوع و فراگیری در توصیه‌گرها
- 91. توصیه‌گرهای عادلانه
- 92. جلوگیری از ایجاد حباب اطلاعاتی
- 93. توصیهگر و اقتصاد مقاومتی
- 94. حمایت از تولیدات داخلی
- 95. توصیهگر در جهت خودکفایی
- 96. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
- 97. نمونه‌های موفق پیاده‌سازی
- 98. چالش‌های پیاده‌سازی واقعی
- 99. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های عملی
- 100. آینده سیستمهای توصیهگر
تگ‌ها:
تجزیه و تحلیل داده
توصیه گر شخصی سازی شده
سیستمهای پیشنهاد دهنده
سیستمهای توصیهگر
علم داده
فیلترینگ مبتنی بر محتوا
فیلترینگ مشارکتی
کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.