کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگر توالی‌محور با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگر توالی‌محور با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: سیستم‌های پیشنهادگر هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی سیستم‌های پیشنهادگر و اهمیت داده‌های توالی‌محور
  • 2. تفاوت سیستم‌های پیشنهادگر سنتی و مدل‌های توالی‌محور
  • 3. مفاهیم پایه در تحلیل رفتار کاربر و تاریخچه تعاملات
  • 4. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. پیش‌پردازش داده‌های توالی‌محور و پاک‌سازی داده‌های کلان
  • 6. روش‌های برداری‌سازی تعاملات کاربر و آیتم‌ها
  • 7. ساختار شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی توالی
  • 8. مکانیسم توجه و نقش ترنسفورمرها در مدل‌سازی توالی‌های طولانی
  • 9. استخراج ویژگی‌های پنهان از متن با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 10. تلفیق روابط پنهان در داده‌های متنی و رفتاری
  • 11. معماری سیستم‌های پیشنهادگر مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
  • 12. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای درک ترجیحات کاربر
  • 13. روش‌های استخراج معنایی از توالی تعاملات کاربر
  • 14. مدل‌سازی حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 15. پیاده‌سازی مکانیسم‌های توجه چندسر برای تحلیل ترجیحات پیچیده
  • 16. روش‌های تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای حوزه‌های خاص
  • 17. مدیریت سرد بودن سیستم و چالش‌های شروع کار با کاربر جدید
  • 18. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای پردازش داده‌های کلان
  • 19. ارزیابی مدل‌های پیشنهادگر با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 20. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های توالی‌محور در محیط‌های عملیاتی
  • 21. روش‌های یادگیری تقویتی در بهبود توالی‌های پیشنهادی
  • 22. تحلیل تأثیر روابط پنهان بر دقت پیش‌بینی مدل
  • 23. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگر با رویکرد چندوجهی
  • 24. به‌کارگیری تکنیک‌های کاهش ابعاد در تحلیل بردارهای ویژگی
  • 25. حفظ حریم خصوصی و امنیت در طراحی سیستم‌های پیشنهادگر
  • 26. اصول اخلاقی در طراحی الگوریتم‌های هوشمند و رعایت عدالت در پیشنهادات
  • 27. مدیریت وقفه و بازخورد کاربر در سیستم‌های تعاملی
  • 28. استفاده از دانش دامنه در بهبود خروجی مدل‌های زبانی
  • 29. پیاده‌سازی نهایی و استقرار سیستم در محیط‌های تولیدی
  • 30. پایش و نگهداری سیستم‌های پیشنهادگر هوشمند
  • 31. مطالعه موردی طراحی سیستم پیشنهادگر برای فروشگاه‌های آنلاین داخلی
  • 32. مطالعه موردی در سیستم‌های پیشنهادگر محتوای آموزشی
  • 33. چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های زبانی بزرگ
  • 34. بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های سنگین هوش مصنوعی
  • 35. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای توسعه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 36. آینده‌نگری در توسعه سیستم‌های هوشمند با تکیه بر دانش بومی
  • 37. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در بهبود دقت پیشنهادات
  • 38. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده گراف
  • 39. توسعه سیستم‌های پیشنهادگرِ پاسخگو به تغییرات لحظه‌ای رفتار کاربر
تگ‌ها: الگوریتم‌های توالی‌محور پردازش زبان طبیعی تحلیل داده‌های کلان داده‌کاوی سامانه توصیه‌گر سیستم‌های پیشنهادگر مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.