فلش‌کارت‌های آموزشی الگوریتم‌های توصیه‌گر بلادرنگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: الگوریتم‌های توصیه‌گر بلادرنگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و پیش‌نیازها:
• 2. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی و مفاهیم اولیه
• 3. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی (پایتون، R)
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (IDE)
• 5. مروری بر ساختارهای داده‌ای و الگوریتم‌ها
• 6. مفاهیم اولیه جبر خطی و ریاضیات گسسته
• 7. آشنایی با Git و کنترل نسخه
• 8. مبانی کار با خط فرمان و سیستم عامل لینوکس
• 9. مقدمه‌ای بر شبکه‌های کامپیوتری و اینترنت
• 10. داده‌کاوی و یادگیری ماشینی: مفاهیم و کاربردها
• 11. آشنایی با کتابخانه‌های مهم پایتون (NumPy, Pandas)
• 12. آشنایی با سیستم‌های توصیه‌گر:
• 13. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 14. انواع سیستم‌های توصیه‌گر (Collaborative Filtering, Content-based Filtering)
• 15. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر: معیارها و سنجش‌ها
• 16. معیارهای ارزیابی: Precision، Recall، F1-Score، MAP، NDCG
• 17. داده‌های توصیه‌گر: انواع داده و چالش‌های آن‌ها
• 18. چالش‌های داده‌های پراکنده و راه‌حل‌های آن
• 19. مقابله با Cold Start در سیستم‌های توصیه‌گر
• 20. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر: سوگیری‌ها و مسائل حریم خصوصی
• 21. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
• 22. معرفی معماری‌های سیستم‌های توصیه‌گر
• 23. Collaborative Filtering:
• 24. Collaborative Filtering بر اساس کاربر (User-based)
• 25. Collaborative Filtering بر اساس آیتم (Item-based)
• 26. محاسبه شباهت بین کاربران و آیتم‌ها (Cosine Similarity, Pearson Correlation)
• 27. کاهش ابعاد در Collaborative Filtering (SVD, PCA)
• 28. پیاده‌سازی Collaborative Filtering با استفاده از پایتون
• 29. بهینه‌سازی عملکرد در Collaborative Filtering
• 30. مشکلات و محدودیت‌های Collaborative Filtering
• 31. Collaborative Filtering و مقابله با مشکل Scalability
• 32. Advanced Collaborative Filtering: Matrix Factorization
• 33. معرفی روش‌های پیشرفته‌ی Matrix Factorization (ALS, SGD)
• 34. Content-based Filtering:
• 35. Content-based Filtering: معرفی و مفاهیم اصلی
• 36. استخراج ویژگی از محتوای آیتم‌ها
• 37. مدل‌های رتبه‌بندی بر اساس محتوا (TF-IDF, Word Embeddings)
• 38. پیاده‌سازی Content-based Filtering با پایتون
• 39. مزایا و معایب Content-based Filtering
• 40. ترکیب Content-based Filtering با Collaborative Filtering (Hybrid)
• 41. استفاده از Content-based Filtering برای پیشنهاد آیتم‌های جدید
• 42. مدیریت داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی در Content-based Filtering
• 43. روش‌های پیشرفته‌تر در Content-based Filtering
• 44. کاربرد Content-based Filtering در انواع داده‌ها (متن، تصویر، صدا)
• 45. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی و پیشرفته:
• 46. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی: رویکردها و روش‌ها
• 47. روش‌های ترکیب: Weighted Sum, Switching, Cascade
• 48. یادگیری ماشینی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 49. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق: مقدمه‌ای
• 50. شبکه‌های عصبی در سیستم‌های توصیه‌گر (DNN, CNN)
• 51. استفاده از داده‌های جانبی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. سیستم‌های توصیه‌گر بر اساس دانش (Knowledge-based)
• 53. شخصی‌سازی و تطبیق سیستم‌های توصیه‌گر
• 54. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های توصیه‌گر
• 55. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر برای حوزه‌های خاص (فروشگاه‌ها، اخبار)
• 56. سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ:
• 57. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
• 58. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
• 59. معماری سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
• 60. پردازش جریان داده‌ها (Stream Processing)
• 61. استفاده از Apache Kafka و Apache Spark در سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
• 62. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در سیستم‌های بلادرنگ (Redis, Cassandra)
• 63. الگوریتم‌های بلادرنگ برای Collaborative Filtering
• 64. الگوریتم‌های بلادرنگ برای Content-based Filtering
• 65. مدل‌های پیش‌بینی رفتاری بلادرنگ
• 66. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر بلادرنگ با پایتون و ابزارهای مرتبط
• 67. مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته در محاسبات سطح بالا (HPC):
• 68. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
• 69. معماری‌های موازی (Parallel Architectures)
• 70. برنامه‌نویسی موازی (Parallel Programming)
• 71. بهینه‌سازی کد برای HPC (Vectorization, Memory Access)
• 72. معرفی MPI و OpenMP
• 73. استفاده از GPU و CUDA برای تسریع محاسبات
• 74. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی آن در HPC
• 75. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (Distributed File Systems)
• 76. مبانی شبکه‌های کامپیوتری در HPC
• 77. ابزارها و تکنیک‌های عیب‌یابی در HPC
• 78. سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ در HPC:
• 79. طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
• 80. استفاده از HPC برای تسریع یادگیری مدل‌ها
• 81. Parallelization of Collaborative Filtering algorithms in HPC
• 82. Parallelization of Content-based Filtering algorithms in HPC
• 83. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ برای محیط‌های HPC
• 84. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات در سیستم‌های توصیه‌گر
• 85. استفاده از کتابخانه‌های HPC (cuDNN, cuBLAS)
• 86. مدیریت منابع و زمان‌بندی در HPC
• 87. مانیتورینگ و ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر HPC
• 88. مقایسه و ارزیابی کارایی سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ با HPC
• 89. بهره‌وری و عملیات (DevOps):
• 90. استقرار سیستم‌های توصیه‌گر: مقدمه‌ای بر DevOps
• 91. ابزارهای استقرار: Docker, Kubernetes
• 92. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 93. خودکارسازی فرآیندهای استقرار و مدیریت
• 94. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر در محیط‌های ابری
• 95. امنیت و حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
• 96. A/B testing و ارزیابی مداوم
• 97. بهینه‌سازی عملکرد و بهبود سیستم‌ها
• 98. مدیریت خطا و بازیابی اطلاعات
• 99. چالش‌های عملیاتی و راه‌حل‌ها
• 100. مباحث تکمیلی و آینده‌پژوهی: