فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل داده‌های توصیه‌گر با رویکردهای هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های توصیه‌گر با رویکردهای هوش مصنوعی

موضوع کلی: آینده‌نگری و پیامدهای انتخاب

موضوع میانی: آینده تأثیر هوش مصنوعی بر تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. داده‌های مورد نیاز در تحلیل توصیه‌گر
• 3. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. معرفی روش‌های فیلترینگ مشارکتی
• 5. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
• 6. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم
• 7. محاسبه شباهت بین کاربران و آیتم‌ها
• 8. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 9. ماتریس فاکتورسازی (Matrix Factorization)
• 10. روش‌های کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 11. روش‌های مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
• 12. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و مبتنی بر محتوا
• 13. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
• 14. استفاده از یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
• 15. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 16. درخت‌های تصمیم‌گیری و سیستم‌های توصیه‌گر
• 17. شبکه‌های عصبی و سیستم‌های توصیه‌گر
• 18. معماری Autoencoder برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 19. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
• 20. تحلیل داده‌های ضمنی (Implicit Data) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 21. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
• 22. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی
• 23. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در سیستم‌های پخش ویدئو
• 24. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در سیستم‌های خبری
• 25. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
• 26. تکنیک‌های مقابله با مشکل شروع سرد (Cold Start)
• 27. توصیه‌های وابسته به زمینه (Context-Aware Recommendations)
• 28. توصیه‌های مبتنی بر زمان (Time-Aware Recommendations)
• 29. توصیه‌های مبتنی بر مکان (Location-Aware Recommendations)
• 30. توصیه‌های مبتنی بر احساسات (Sentiment-Aware Recommendations)
• 31. توصیه‌های چندوجهی (Multimodal Recommendations)
• 32. استفاده از داده‌های بازخورد (Feedback Data) در توصیه‌ها
• 33. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر برای مقیاس‌پذیری
• 34. استقرار و مانیتورینگ سیستم‌های توصیه‌گر
• 35. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل توصیه‌گر
• 36. کار با کتابخانه Surprise در پایتون
• 37. کار با کتابخانه LightFM در پایتون
• 38. کار با کتابخانه TensorFlow Recommenders
• 39. تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 40. مراحل توسعه یک سیستم توصیه‌گر کامل
• 41. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی سیستم‌های توصیه‌گر
• 42. تکنیک‌های ارتقاء دقت توصیه‌ها
• 43. مقایسه روش‌های مختلف توصیه‌گر
• 44. تکنیک‌های مدیریت داده‌های بزرگ در سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. استفاده از محاسبات ابری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 46. حفظ حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. مباحث اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 48. تکنیک‌های مقابله با فیلتر حباب (Filter Bubble)
• 49. تکنیک‌های مقابله با سوگیری (Bias) در توصیه‌ها
• 50. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
• 51. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 53. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 54. تکنیک‌های شخصی‌سازی پیشرفته
• 55. تحلیل رفتار کاربران و الگوهای خرید
• 56. تکنیک‌های کشف قوانین وابستگی (Association Rule Mining)
• 57. تکنیک‌های تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 58. بهینه‌سازی توصیه‌ها با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
• 59. بررسی موردی سیستم‌های توصیه‌گر موفق
• 60. تحلیل و مقایسه عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر در صنایع مختلف
• 61. روش‌های جمع‌آوری داده‌های بازخورد کاربران
• 62. طراحی رابط کاربری موثر برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. تکنیک‌های تست A/B در سیستم‌های توصیه‌گر
• 64. استفاده از شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. تکنیک‌های تحلیل داده‌های جریانی (Stream Data) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 66. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای توصیه‌ها
• 67. تکنیک‌های تشخیص تقلب در سیستم‌های توصیه‌گر
• 68. تکنیک‌های افزایش تعامل کاربران با سیستم توصیه‌گر
• 69. تکنیک‌های ارائه توصیه‌های متنوع و غیرمنتظره
• 70. تکنیک‌های مقابله با حملات (Attacks) در سیستم‌های توصیه‌گر