کتاب طراحی و پیادهسازی سیستمهای توصیهگر با یادگیری عمیق با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی و پیادهسازی سیستمهای توصیهگر با یادگیری عمیق
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
موضوع میانی: سیستمهای هوشمند تحلیل داده
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر سیستمهای توصیهگر
- 2. معماری کلی سیستمهای توصیهگر
- 3. انواع داده‌های ورودی در سیستمهای توصیهگر
- 4. تکنیک‌های جمع‌آوری داده برای سیستمهای توصیهگر
- 5. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
- 6. مهندسی ویژگی برای سیستمهای توصیهگر
- 7. متریک‌های ارزیابی سیستمهای توصیهگر
- 8. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
- 9. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلتر همکاری
- 10. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
- 11. توصیه‌گرهای ترکیبی
- 12. مفهوم یادگیری عمیق و کاربرد آن در سیستمهای توصیهگر
- 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و اصول
- 14. شبکه‌های عصبی پیش‌خور
- 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای توصیه‌گرها
- 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توصیه‌گرها
- 17. Autoencoders و کاربرد آن‌ها در کاهش ابعاد داده
- 18. مدل‌های Embedding در سیستمهای توصیهگر
- 19. Word2Vec و Doc2Vec برای توصیه‌گرها
- 20. TensorFlow: مقدمه‌ای و کاربرد در یادگیری عمیق
- 21. Keras: کتابخانه‌ای برای ساده‌سازی یادگیری عمیق
- 22. PyTorch: چارچوبی پویا برای یادگیری عمیق
- 23. پیادهسازی یک توصیهگر ساده با استفاده از TensorFlow
- 24. پیادهسازی یک توصیهگر مبتنی بر CNN با Keras
- 25. پیادهسازی یک توصیهگر مبتنی بر RNN با PyTorch
- 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Matrix Factorization
- 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Neural Collaborative Filtering
- 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر Attention Mechanisms
- 29. تکنیک‌های Regularization در سیستمهای توصیهگر
- 30. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
- 31. مقابله با مشکل Cold Start در سیستمهای توصیهگر
- 32. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
- 33. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف
- 34. Graph Neural Networks (GNN) برای توصیه‌گرها
- 35. توصیه‌گرهای مبتنی بر Reinforcement Learning
- 36. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Sequence-Aware
- 37. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Context-Aware
- 38. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Session-Based
- 39. توصیه‌گرهای مبتنی بر Multi-Task Learning
- 40. توصیه‌گرهای مبتنی بر Transfer Learning
- 41. توصیه‌گرهای مبتنی بر Adversarial Learning
- 42. تفسیرپذیری در سیستمهای توصیهگر
- 43. توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
- 44. ارزیابی آفلاین و آنلاین سیستمهای توصیهگر
- 45. آزمایش A/B و ارزیابی عملکرد توصیه‌گرها در محیط واقعی
- 46. مقیاس‌پذیری سیستمهای توصیهگر
- 47. بهینه‌سازی عملکرد توصیه‌گرها برای داده‌های بزرگ
- 48. استفاده از توصیه‌گرها در تجارت الکترونیک
- 49. استفاده از توصیه‌گرها در سیستمهای پخش ویدئو
- 50. استفاده از توصیه‌گرها در شبکه‌های اجتماعی
- 51. استفاده از توصیه‌گرها در سیستمهای خبری
- 52. حریم خصوصی و امنیت در سیستمهای توصیهگر
- 53. چالش‌ها و آینده سیستمهای توصیهگر
- 54. پیادهسازی یک سیستم توصیهگر کامل با استفاده از داده‌های واقعی
- 55. بهبود مستمر سیستمهای توصیهگر با استفاده از بازخورد کاربران
- 56. تکنیک‌های مدیریت داده و پایگاه داده برای سیستمهای توصیهگر
- 57. استفاده از Cloud Computing برای پیادهسازی سیستمهای توصیهگر
- 58. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Transformer
- 59. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های BERT
- 60. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های GPT
- 61. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده مبتنی بر پروفایل‌های کاربران
- 62. توصیه‌گرهای مبتنی بر تاریخچه تعاملات کاربران
- 63. توصیه‌گرهای مبتنی بر تحلیل احساسات کاربران
- 64. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Knowledge Graph
- 65. توصیه‌گرهای مبتنی بر داده‌های چندرسانه‌ای (تصویر، صدا، ویدئو)
- 66. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Hybrid با استفاده از رویکردهای مختلف یادگیری ماشین
تگ‌ها:
الگوریتم توصیهگر
تحلیل داده
توصیهگر
داده‌کاوی
سیستمهای پیشنهادگر
شبکه‌های عصبی
هوش مصنوعی
هوشمندسازی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.