فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت موتورهای توصیه گر با B-Prolog: از صفر تا قهرمان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت موتورهای توصیه گر با B-Prolog: از صفر تا قهرمان

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه گر
• 2. چرا B-Prolog برای سیستم‌های توصیه گر؟
• 3. نصب و پیکربندی B-Prolog
• 4. مبانی برنامه‌نویسی در B-Prolog
• 5. ساخت پایگاه دانش ساده با B-Prolog
• 6. نمایش داده‌ها برای سیستم‌های توصیه گر
• 7. مدل‌سازی کاربران و آیتم‌ها در B-Prolog
• 8. فیلترینگ مشارکتی: مفاهیم کلیدی
• 9. پیاده‌سازی فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
• 10. پیاده‌سازی فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم
• 11. محاسبه شباهت بین کاربران و آیتم‌ها
• 12. استفاده از معیارهای مختلف شباهت (کوسینوس، پیرسون)
• 13. تکنیک‌های بهبود دقت فیلترینگ مشارکتی
• 14. مقیاس‌پذیری فیلترینگ مشارکتی
• 15. فیلترینگ محتوایی: مفاهیم کلیدی
• 16. نمایش ویژگی‌های آیتم‌ها در B-Prolog
• 17. پیاده‌سازی فیلترینگ محتوایی
• 18. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و محتوایی
• 19. سیستم‌های توصیه گر هیبریدی
• 20. ارزیابی سیستم‌های توصیه گر: معیارهای کلیدی
• 21. مجموعه داده‌های رایج برای ارزیابی
• 22. پیاده‌سازی ارزیابی آفلاین
• 23. بهینه‌سازی عملکرد سیستم توصیه گر
• 24. مدل‌سازی ترجیحات ضمنی (Implicit Feedback)
• 25. استفاده از رتبه‌بندی ضمنی در B-Prolog
• 26. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 27. کاربرد PCA در سیستم‌های توصیه گر
• 28. کاربرد SVD در سیستم‌های توصیه گر
• 29. مدل‌سازی زمینه (Context-Aware Recommendation)
• 30. استفاده از اطلاعات زمانی در سیستم‌های توصیه گر
• 31. استفاده از اطلاعات مکانی در سیستم‌های توصیه گر
• 32. توصیه‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Recommendation)
• 33. استفاده از هستی‌شناسی در سیستم‌های توصیه گر
• 34. توصیه‌های مبتنی بر قوانین (Rule-Based Recommendation)
• 35. پیاده‌سازی سیستم توصیه گر مبتنی بر قوانین در B-Prolog
• 36. توصیه‌های مبتنی بر محتوای اجتماعی
• 37. استفاده از شبکه‌های اجتماعی در سیستم‌های توصیه گر
• 38. تکنیک‌های Cold Start
• 39. مدل‌سازی کاربران جدید
• 40. مدل‌سازی آیتم‌های جدید
• 41. توصیه‌های متنوع (Diversity)
• 42. تکنیک‌های افزایش تنوع در سیستم‌های توصیه گر
• 43. توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه گر (Explainable AI)
• 44. ارائه دلایل برای توصیه‌ها
• 45. توسعه سیستم‌های توصیه گر برای کاربردهای خاص
• 46. توصیه‌های فیلم
• 47. توصیه‌های محصول
• 48. توصیه‌های موسیقی
• 49. توصیه‌های خبری
• 50. استقرار سیستم های توصیه گر در محیط واقعی
• 51. بهینه‌سازی عملکرد برای مقیاس بزرگ
• 52. نکات پیشرفته B-Prolog برای سیستم‌های توصیه گر