کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های تکمیل خودکار جستجوی شخصی‌سازی‌شده 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 تکمیل خودکار جستجوی شخصی‌سازی‌شده

موضوع کلی: بازیابی اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سیستم‌های پیشنهادگر و تحلیل رفتار کاربر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های تکمیل خودکار جستجو
  • 2. اهمیت تکمیل خودکار در تجربه کاربری
  • 3. تاریخچه و تکامل سیستم‌های پیشنهادگر
  • 4. معماری کلی یک سیستم تکمیل خودکار
  • 5. مجموعه داده‌ها و منابع اطلاعاتی برای تکمیل خودکار
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی متن
  • 7. روش‌های مبتنی بر شمارش برای تکمیل خودکار
  • 8. مدل‌های زبانی n-گرمی و کاربرد آن‌ها
  • 9. ارزیابی مدل‌های n-گرمی
  • 10. تکنیک‌های هموارسازی (Smoothing) در مدل‌های زبانی
  • 11. پیش‌بینی کلمات با استفاده از مدل‌های مارکوف
  • 12. درخت‌های پیش‌سفارشی (Trie) و کاربرد آن‌ها در تکمیل خودکار
  • 13. الگوریتم‌های جستجو در درخت‌های پیش‌سفارشی
  • 14. بهینه‌سازی حافظه در ساختار درخت پیش‌سفارشی
  • 15. مفهوم شخصی‌سازی در سیستم‌های تکمیل خودکار
  • 16. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های رفتار کاربر
  • 17. مدل‌سازی رفتار کاربر با استفاده از پروفایل‌ها
  • 18. روش‌های فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 19. روش‌های فیلترینگ محتوایی (Content-Based Filtering)
  • 20. مدل‌های ترکیبی فیلترینگ
  • 21. استفاده از یادگیری ماشین در شخصی‌سازی تکمیل خودکار
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
  • 23. مدل‌های ترانسفورمر و مکانیسم توجه (Attention)
  • 24. Embedding کلمات و نمایش برداری (Word Embeddings)
  • 25. استفاده از Word2Vec و GloVe در تکمیل خودکار
  • 26. روش‌های ارزیابی سیستم‌های پیشنهادگر شخصی‌سازی‌شده
  • 27. معیارهای ارزیابی دقت، پوشش و تنوع
  • 28. آزمون A/B و ارزیابی آنلاین سیستم‌های تکمیل خودکار
  • 29. بهینه‌سازی تجربه کاربری با استفاده از بازخورد
  • 30. تکنیک‌های کاهش تاخیر (Latency) در سیستم‌های تکمیل خودکار
  • 31. مقیاس‌پذیری و توزیع سیستم‌های تکمیل خودکار
  • 32. استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL برای ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 33. پیاده‌سازی سیستم تکمیل خودکار با استفاده از Apache Lucene
  • 34. پیاده‌سازی سیستم تکمیل خودکار با استفاده از Elasticsearch
  • 35. استفاده از Redis برای caching نتایج تکمیل خودکار
  • 36. رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (APIs) برای سیستم‌های تکمیل خودکار
  • 37. امنیت در سیستم‌های تکمیل خودکار و حفاظت از حریم خصوصی کاربران
  • 38. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها
  • 39. دفاع در برابر حملات تزریقی (Injection Attacks)
  • 40. تکمیل خودکار چندزبانه و چالش‌های آن
  • 41. پردازش زبان‌های مختلف و مدیریت کاراکترها
  • 42. استفاده از مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 43. تکمیل خودکار برای جستجوی صوتی
  • 44. تبدیل گفتار به متن و پیش‌پردازش صدا
  • 45. تکمیل خودکار در دستگاه‌های موبایل و محدودیت‌های آن
  • 46. بهینه‌سازی رابط کاربری برای موبایل
  • 47. تکمیل خودکار و SEO (بهینه‌سازی موتورهای جستجو)
  • 48. تکمیل خودکار و بازاریابی جستجو
  • 49. تحلیل روند جستجو و کشف موضوعات داغ
  • 50. تکمیل خودکار برای پیشنهاد محتوای ویدیویی
  • 51. تکمیل خودکار برای پیشنهاد محصولات در فروشگاه‌های آنلاین
  • 52. تکمیل خودکار برای پیشنهاد اخبار و مقالات
  • 53. تکمیل خودکار برای پیشنهاد سوالات متداول (FAQ)
  • 54. تکمیل خودکار برای سیستم‌های چت بات
  • 55. تکمیل خودکار و دستیارهای شخصی هوشمند
  • 56. چالش‌ها و آینده سیستم‌های تکمیل خودکار
  • 57. تکامل الگوریتم‌ها و استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته‌تر
  • 58. تکمیل خودکار و اخلاق داده‌ها
تگ‌ها: الگوریتم پیشنهاد بازیابی اطلاعات پیشنهادگر جستجو تحلیل رفتار کاربر تکمیل خودکار جستجوی شخصی‌سازی‌شده داده‌کاوی سیستم پیشنهاد دهنده سیستم‌های هوشمند هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.