فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهاددهنده برای بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال داخلی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهاددهنده برای بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال داخلی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سامانه‌های هوشمند پیشنهاددهنده (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین سامانه‌های پیشنهاددهنده
• 2. نقش سامانه‌های پیشنهاددهنده در بهبود تجربه کاربری پلتفرم‌های دیجیتال
• 3. انواع داده‌های مورد نیاز در سامانه‌های پیشنهاددهنده
• 4. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های رفتاری کاربران
• 5. روش‌های جمع‌آوری بازخورد صریح و ضمنی کاربران
• 6. معرفی فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 7. استخراج ویژگی‌های اقلام و محصولات
• 8. مدل‌سازی پروفایل کاربری در فیلترینگ مبتنی بر محتوا
• 9. معرفی فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر حافظه
• 10. الگوریتم‌های همسایگی مبتنی بر کاربر
• 11. الگوریتم‌های همسایگی مبتنی بر محصول
• 12. سنجش شباهت کسینوسی و همبستگی پیرسون در سامانه‌های پیشنهاددهنده
• 13. چالش‌های داده‌های تنک در فیلترینگ مشارکتی
• 14. معرفی فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر مدل
• 15. کاربرد تجزیه ماتریس در فیلترینگ مشارکتی
• 16. استفاده از تجزیه مقدار منفرد در سامانه‌های پیشنهاددهنده
• 17. سامانه‌های پیشنهاددهنده ترکیبی و روش‌های ادغام
• 18. معرفی سامانه‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر دانش
• 19. استفاده از گراف‌های دانش در بهبود توصیه‌ها
• 20. پیاده‌سازی سامانه‌های پیشنهاددهنده با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 21. ارزیابی عملکرد سامانه‌های پیشنهاددهنده با معیارهای دقت و فراخوانی
• 22. محاسبه خطای میانگین مربعات در پیش‌بینی امتیازات
• 23. ارزیابی تنوع و تازگی در لیست‌های پیشنهادی
• 24. تحلیل مسئله شروع سرد در سامانه‌های پیشنهاددهنده
• 25. راهکارهای مقابله با مسئله شروع سرد برای کاربران جدید
• 26. راهکارهای مقابله با مسئله شروع سرد برای اقلام جدید
• 27. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق در سامانه‌های پیشنهاددهنده
• 28. کاربرد یادگیری عمیق در استخراج ویژگی‌های پیچیده
• 29. فاکتورگیری ماتریس با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 30. معرفی سامانه‌های پیشنهاددهنده دنباله‌ای و مبتنی بر جلسه
• 31. مدل‌های مبتنی بر توجه در توالی‌های رفتاری کاربر
• 32. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری سامانه‌های پیشنهاددهنده
• 33. معماری سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
• 34. بررسی حریم خصوصی و امنیت داده‌های کاربر در سامانه‌های هوشمند
• 35. رعایت اصول اخلاقی و شفافیت در الگوریتم‌های پیشنهاددهنده
• 36. شخصی‌سازی محتوا در پلتفرم‌های آموزشی و فرهنگی داخلی
• 37. پیاده‌سازی موتورهای پیشنهاددهنده در محیط‌های تجاری و فروشگاهی
• 38. نقش الگوریتم‌های پیشنهاددهنده در افزایش نرخ تعامل کاربر
• 39. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مداوم مدل‌های پیشنهاددهنده
• 40. آزمون‌های A/B برای ارزیابی بهبود تجربه کاربری
• 41. استفاده از بازخورد مستقیم برای بازآموزی مدل‌ها
• 42. مستندسازی و نگهداری سامانه‌های پیشنهاددهنده در مقیاس بزرگ