فلش‌کارت‌های آموزشی موتورهای توصیهٔ موسیقی و ویدئو

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره موتورهای توصیهٔ موسیقی و ویدئو

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته

موضوع میانی: کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر (Applications of Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر موتورهای توصیه موسیقی و ویدئو
• 2. داده‌کاوی و تحلیل رفتار کاربر در پلتفرم‌های موسیقی و ویدئو
• 3. مجموعه‌داده‌های موسیقی و ویدئو: منابع و ویژگی‌ها
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای سیستم‌های توصیه موسیقی و ویدئو
• 5. تکنیک‌های فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering) در موسیقی و ویدئو
• 6. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر (User-Based)
• 7. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم (Item-Based)
• 8. تکنیک‌های فیلترینگ محتوایی (Content-Based Filtering) در موسیقی و ویدئو
• 9. استفاده از ویژگی‌های صوتی موسیقی در فیلترینگ محتوایی
• 10. استفاده از فراداده ویدئو (Metadata) در فیلترینگ محتوایی
• 11. مدل‌های ماتریسی (Matrix Factorization) برای توصیه‌های موسیقی و ویدئو
• 12. SVD (Singular Value Decomposition) در سیستم‌های توصیه موسیقی
• 13. NMF (Non-negative Matrix Factorization) در سیستم‌های توصیه ویدئو
• 14. روش‌های ترکیبی (Hybrid Approaches) در توصیه‌های موسیقی و ویدئو
• 15. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و فیلترینگ محتوایی
• 16. تکنیک‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) برای توصیه‌های موسیقی و ویدئو
• 17. Autoencoders برای یادگیری نمایش‌های پنهان (Latent Representations)
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل محتوای ویدئو
• 19. شبکه‌های عصبی تکراری (RNN) برای مدل‌سازی توالی‌های موسیقی و ویدئو
• 20. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Recommender Systems) در موسیقی و ویدئو
• 21. توصیه‌های مبتنی بر زمینه (Context-Aware Recommendations) در موسیقی و ویدئو
• 22. توصیه‌های مبتنی بر زمان (Time-Aware Recommendations) در موسیقی و ویدئو
• 23. توصیه‌های مبتنی بر موقعیت مکانی (Location-Aware Recommendations) در موسیقی و ویدئو
• 24. توصیه‌های مبتنی بر احساسات (Sentiment-Aware Recommendations) در موسیقی و ویدئو
• 25. ارزیابی سیستم‌های توصیه موسیقی و ویدئو
• 26. معیارهای ارزیابی: Precision, Recall, F1-score, NDCG
• 27. تست A/B و ارزیابی آنلاین سیستم‌های توصیه
• 28. چالش‌های سیستم‌های توصیه موسیقی و ویدئو: Cold Start Problem
• 29. راه‌حل‌های Cold Start Problem
• 30. تنوع (Diversity) در توصیه‌ها
• 31. تازگی (Novelty) در توصیه‌ها
• 32. توضیح‌پذیری (Explainability) توصیه‌ها
• 33. توصیه‌های شخصی‌سازی شده (Personalized Recommendations)
• 34. توصیه‌های گروهی (Group Recommendations)
• 35. توصیه‌های تعاملی (Interactive Recommendations)
• 36. توصیه‌های مبتنی بر پلتفرم‌های اجتماعی (Social Recommender Systems)
• 37. تکنیک‌های افزایش رتبه (Ranking Techniques) در سیستم‌های توصیه
• 38. یادگیری برای رتبه‌بندی (Learning to Rank)
• 39. بهینه‌سازی توصیه‌ها برای اهداف تجاری (Business Optimization)
• 40. استفاده از سیستم‌های توصیه در Spotify
• 41. استفاده از سیستم‌های توصیه در YouTube
• 42. استفاده از سیستم‌های توصیه در Netflix
• 43. استفاده از سیستم‌های توصیه در Apple Music
• 44. تحلیل رفتار کاربران در پلتفرم‌های پخش زنده (Live Streaming)
• 45. توصیه‌های ویدئوهای کوتاه (Short-Form Video Recommendations)
• 46. توصیه‌های موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Powered Music Recommendations)
• 47. توصیه‌های ویدئو مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Powered Video Recommendations)
• 48. آینده موتورهای توصیه موسیقی و ویدئو