فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهاد محصول با استفاده از Amazon Personalize

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهاد محصول با استفاده از Amazon Personalize

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: سامانه‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین سامانه‌های توصیه‌گر
• 2. نقش هوش مصنوعی در شخصی‌سازی تجربه کاربری
• 3. معرفی معماری و قابلیت‌های سرویس Amazon Personalize
• 4. بررسی چرخه‌حیات داده در سامانه‌های پیشنهاددهنده
• 5. اصول جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های تعاملی کاربر
• 6. استانداردهای قالب‌بندی فایل‌های داده برای سرویس
• 7. تحلیل داده‌های کاربر و ویژگی‌های اقلام در سامانه‌های توصیه‌گر
• 8. بررسی مفاهیم مجموعه داده‌ها و طرح‌واره‌های داده
• 9. ایجاد و مدیریت مجموعه‌داده‌ها در کنسول مدیریتی
• 10. روش‌های واردات داده‌های تاریخی به سامانه
• 11. اعتبارسنجی و پاک‌سازی داده‌ها برای بهبود دقت مدل
• 12. آشنایی با انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Personalize
• 13. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس اهداف تجاری
• 14. مفهوم دامنه یا Domain در طراحی سامانه‌های هوشمند
• 15. پیکربندی راه‌حل‌ها یا Solutions در محیط ابری
• 16. فرآیند آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در بستر ابری
• 17. ارزیابی معیارهای عملکرد مدل و دقت پیشنهادات
• 18. تنظیم هایپرپارامترها برای بهینه‌سازی مدل
• 19. مفهوم کمپین‌ها در پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر
• 20. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی
• 21. طراحی و فراخوانی API برای دریافت پیشنهادات بلادرنگ
• 22. پیاده‌سازی پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده برای کاربران ناشناس
• 23. شخصی‌سازی محتوا بر اساس سوابق تعاملات
• 24. استفاده از فیلترهای منطقی برای محدودسازی نتایج
• 25. پیاده‌سازی قوانین تجاری در خروجی‌های سامانه
• 26. مدیریت و پایش وضعیت کمپین‌ها
• 27. تحلیل گزارش‌های خطا و عیب‌یابی در سرویس
• 28. به‌روزرسانی خودکار مدل‌ها با داده‌های جدید
• 29. تکنیک‌های افزایش نرخ تبدیل با استفاده از پیشنهادات هوشمند
• 30. امنیت و مدیریت دسترسی‌ها در سامانه‌های داده‌محور
• 31. رعایت حریم خصوصی کاربران در جمع‌آوری داده‌ها
• 32. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی در مدل‌های ابری
• 33. تلفیق یادگیری ماشین با فرآیندهای فروش آنلاین
• 34. بررسی موردی کاربرد در سامانه‌های تجارت الکترونیک داخلی
• 35. استراتژی‌های تست A/B برای مقایسه عملکرد مدل‌ها
• 36. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
• 37. مقیاس‌پذیری سامانه‌های توصیه‌گر در ترافیک بالا
• 38. مستندسازی و گزارش‌گیری از عملکرد سامانه
• 39. آینده‌پژوهی در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کاربر
• 40. پروژه نهایی: طراحی یک سیستم پیشنهاد محصول بومی‌سازی شده