کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر چنددامنه‌ای با رویکرد نظریه بازی‌ها در شبکه‌های مخابراتی 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 سامانه‌های توصیه‌گر چنددامنه‌ای با رویکرد نظریه بازی‌ها در شبکه‌های مخابراتی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند (Recommendation Engines)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم سامانه‌های توصیه‌گر در صنعت مخابرات
  • 2. معماری کلان سیستم‌های توصیه‌گر چنددامنه‌ای
  • 3. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های حجیم مشترکین
  • 4. مهندسی ویژگی‌های رفتاری و مکانی کاربران
  • 5. مدل‌سازی پروفایل کاربر در شبکه‌های مخابراتی
  • 6. روش‌های کلاسیک فیلترینگ مشارکتی در سیستم‌های توصیه
  • 7. چالش‌های داده‌های پراکنده و روش‌های کاهش ابعاد
  • 8. مبانی نظریه بازی‌ها در مدل‌سازی تعاملات سیستم
  • 9. کاربرد نظریه بازی‌های همکارانه در انتخاب بهینه کالا
  • 10. مدل‌سازی ریاضی توصیه‌های چنددامنه‌ای با رویکرد بازی‌های همکارانه
  • 11. مفاهیم توالی در داده‌های رفتاری مشترکین
  • 12. الگوریتم‌های توصیه‌گر متوالی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 13. تلفیق مدل‌های توالی با نظریه بازی‌ها برای ارتقای دقت
  • 14. تحلیل وابستگی‌های زمانی در انتخاب سرویس‌های مخابراتی
  • 15. طراحی تابع پاداش در سیستم‌های توصیه هوشمند
  • 16. بهینه‌سازی توزیع منابع در سامانه‌های چنددامنه‌ای
  • 17. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در توصیه‌های شخصی‌سازی شده
  • 18. معیارهای ارزیابی کیفیت در سیستم‌های توصیه‌گر مخابراتی
  • 19. ارزیابی دقت و پوشش در سناریوهای چنددامنه‌ای
  • 20. پیاده‌سازی مقیاس‌پذیر سامانه‌های توصیه با استفاده از ابزارهای کلان‌داده
  • 21. مدیریت حریم خصوصی داده‌های کاربران مطابق با مقررات داخلی
  • 22. روش‌های کاهش تورش و سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 23. ترکیب مدل‌های توصیه‌گر برای افزایش بهره‌وری کسب‌وکار
  • 24. استقرار و مانیتورینگ سامانه‌های توصیه‌گر در محیط عملیاتی
  • 25. مطالعه موردی طراحی توصیه‌گر بسته اینترنت و خدمات ارزش افزوده
  • 26. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر نظریه بازی در مقیاس بالا
  • 27. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در دامنه‌های مخابراتی
  • 28. به‌روزرسانی لحظه‌ای مدل‌های توصیه بر اساس رفتار کاربر
  • 29. استفاده از گراف‌های دانش در بهبود نتایج توصیه‌گر
  • 30. پایداری و مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در شبکه
  • 31. تحلیل تأثیر توصیه‌های هوشمند بر تجربه کاربری
  • 32. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حقوق مشترکین در سیستم‌های توصیه
  • 33. آینده سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند در نسل‌های جدید شبکه
  • 34. جمع‌بندی و مسیرهای نوین پژوهشی در حوزه توصیه‌گرها
تگ‌ها: تحلیل رفتار کاربر داده‌کاوی مخابراتی داده‌های کلان سامانه توصیه‌گر سیستم‌های توصیه‌گر چنددامنه‌ای مدل‌های توصیه‌گر ترتیبی نظریه بازی‌های مشارکتی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در مخابرات یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.