کتاب طراحی سیستم‌های توصیه‌گر عدالت‌محور و بهینه‌سازی الگوریتم‌های پیشنهادی با رویکرد حذف سوگیری‌های آماری 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 سیستم‌های توصیه‌گر عدالت‌محور و بهینه‌سازی الگوریتم‌های پیشنهادی با رویکرد حذف سوگیری‌های آماری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و تعاریف سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 2. جایگاه سیستم‌های توصیه‌گر در تحول دیجیتال و اقتصاد دانش‌بنیان
  • 3. بررسی چالش‌های عدالت و انصاف در الگوریتم‌های پیشنهاددهنده
  • 4. معماری سیستم‌های توصیه‌گر متوالی
  • 5. مفاهیم پایه یادگیری ماشین در تحلیل رفتار کاربر
  • 6. مدل‌سازی ترجیحات کاربر با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 7. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در پیش‌بینی توالی کنش‌های کاربر
  • 8. مفهوم سوگیری آماری و انواع آن در داده‌های بزرگ
  • 9. روش‌های شناسایی تبعیض الگوریتمیک در سیستم‌های هوشمند
  • 10. اهمیت حذف متغیرهای حساس در طراحی سیستم‌های عادلانه
  • 11. تحلیل داده‌های کلان با رویکرد حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 12. اصول طراحی سیستم‌های توصیه‌گر بدون استفاده از داده‌های جمعیت‌شناختی
  • 13. معرفی ساختار Sequential Recommendation
  • 14. الگوریتم‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 15. روش‌های ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 16. شاخص‌های سنجش عدالت و انصاف در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 17. مقایسه معیارهای دقت و عدالت در مدل‌های پیشنهادی
  • 18. مدیریت سوگیری‌های پنهان در داده‌های آموزشی
  • 19. تکنیک‌های بهینه‌سازی توابع هدف برای افزایش عدالت الگوریتمی
  • 20. روش‌های یادگیری بازنمایی‌های مستقل از ویژگی‌های حساس
  • 21. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی توالی پیشنهادات
  • 22. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
  • 23. استراتژی‌های پیش‌پردازش داده برای کاهش سوگیری آماری
  • 24. پیاده‌سازی مدل‌های توصیه‌گر با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 25. روش‌های پایش و نظارت بر سوگیری مدل در محیط عملیاتی
  • 26. مطالعه موردی طراحی سیستم‌های پیشنهادی در پلتفرم‌های آموزشی
  • 27. راهکارهای ارتقای شفافیت در تصمیم‌گیری الگوریتم‌ها
  • 28. اخلاق حرفه‌ای در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 29. استانداردهای بومی و بین‌المللی در توسعه سامانه‌های هوشمند
  • 30. آینده سیستم‌های توصیه‌گر و نقش هوش مصنوعی در بهبود کیفیت خدمات
تگ‌ها: اخلاق در هوش مصنوعی الگوریتم‌های عدالت‌محور بهینه‌سازی الگوریتم‌ها پردازش داده‌های کاربر تحلیل داده‌های کلان حذف سوگیری داده‌ها سامانه توصیه‌گر سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.