فلش‌کارت‌های آموزشی مبانی سیستم‌های توصیه‌گر: رویکردهای غیرشخصی‌سازی شده و مبتنی بر محتوا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی سیستم‌های توصیه‌گر: رویکردهای غیرشخصی‌سازی شده و مبتنی بر محتوا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. اهمیت سیستم‌های توصیه‌گر در دنیای امروز
• 3. انواع سیستم‌های توصیه‌گر: دسته‌بندی کلی
• 4. سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
• 5. سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده
• 6. رویکردهای مبتنی بر محتوا
• 7. رویکردهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
• 8. ترکیب رویکردها
• 9. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر
• 10. مقدمه‌ای بر داده‌های مورد نیاز سیستم‌های توصیه‌گر
• 11. انواع داده‌ها: داده‌های صریح و ضمنی
• 12. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
• 13. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
• 14. مدل‌سازی داده‌ها: ساختارهای داده‌ای مناسب
• 15. ویژگی‌های آیتم‌ها: نمایش محتوای آیتم‌ها
• 16. ویژگی‌های کاربران: نمایش علایق کاربران
• 17. نمایش برداری ویژگی‌ها (Vector Space Model)
• 18. تکنیک‌های تولید ویژگی از متن
• 19. تکنیک‌های تولید ویژگی از تصاویر
• 20. تکنیک‌های تولید ویژگی از صدا
• 21. تکنیک‌های تولید ویژگی از داده‌های ساختاریافته
• 22. تکنیک‌های تولید ویژگی از داده‌های ترکیبی
• 23. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
• 24. توصیه‌گرهای مبتنی بر محبوبیت
• 25. توصیه‌گرهای مبتنی بر آیتم‌های پرطرفدار
• 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر روندهای روز
• 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر آیتم‌های جدید
• 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر تنوع
• 29. توصیه‌گرهای مبتنی بر سادگی
• 30. مزایای سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
• 31. محدودیت‌های سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
• 32. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 33. مفهوم تطابق محتوا
• 34. نمایش محتوای آیتم‌ها برای مقایسه
• 35. نمایش محتوای آیتم‌ها با استفاده از بردار ویژگی
• 36. محاسبه شباهت بین آیتم‌ها
• 37. الگوریتم‌های محاسبه شباهت: شباهت کسینوسی
• 38. الگوریتم‌های محاسبه شباهت: شباهت اقلیدسی
• 39. الگوریتم‌های محاسبه شباهت: شباهت ژاکارد
• 40. یادگیری پروفایل کاربر از طریق محتوای آیتم‌های مورد علاقه
• 41. ساخت پروفایل کاربر: رویکردهای ساده
• 42. ساخت پروفایل کاربر: رویکردهای وزنی
• 43. ساخت پروفایل کاربر: رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین
• 44. تولید توصیه‌ها بر اساس تطابق پروفایل کاربر با آیتم‌ها
• 45. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 46. معیارهای ارزیابی: دقت (Precision)
• 47. معیارهای ارزیابی: بازیابی (Recall)
• 48. معیارهای ارزیابی: امتیاز F1
• 49. معیارهای ارزیابی: میانگین دقت میانگین (MAP)
• 50. معیارهای ارزیابی: پوشش (Coverage)
• 51. معیارهای ارزیابی: تنوع (Diversity)
• 52. معیارهای ارزیابی: تازگی (Novelty)
• 53. مزایای سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 54. محدودیت‌های سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
• 55. مشکل شروع سرد (Cold Start Problem) در سیستم‌های مبتنی بر محتوا
• 56. راهکارهای مقابله با مشکل شروع سرد
• 57. بهبود مدل‌های مبتنی بر محتوا
• 58. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 59. استفاده از شبکه‌های عصبی برای نمایش محتوا
• 60. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا در حوزه‌های مختلف
• 61. مثال‌های عملی: توصیه‌گر کتاب
• 62. مثال‌های عملی: توصیه‌گر فیلم
• 63. مثال‌های عملی: توصیه‌گر موسیقی
• 64. مثال‌های عملی: توصیه‌گر محصولات فروشگاهی
• 65. مثال‌های عملی: توصیه‌گر اخبار
• 66. مثال‌های عملی: توصیه‌گر محتوای آموزشی
• 67. مثال‌های عملی: توصیه‌گر مشاغل
• 68. مثال‌های عملی: توصیه‌گر رویدادها
• 69. مثال‌های عملی: توصیه‌گر سفر
• 70. جمع‌بندی سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده و مبتنی بر محتوا
• 71. مقدمه‌ای بر ترکیب رویکردها
• 72. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)
• 73. مزایای رویکردهای ترکیبی
• 74. چالش‌های رویکردهای ترکیبی
• 75. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
• 76. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 77. حریم خصوصی کاربران
• 78. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 79. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 80. نقش هوش مصنوعی در توسعه سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
• 82. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
• 83. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده