فلشکارتهای آموزشی پیادهسازی هوش مصنوعی برای فیدهای خبری شخصیسازیشده
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره پیادهسازی هوش مصنوعی برای فیدهای خبری شخصیسازیشده
موضوع کلی: هوش مصنوعی
موضوع میانی: یادگیری ماشین برای سیستمهای توصیهگر
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر سیستمهای توصیهگر
- 2. آشنایی با فیدهای خبری شخصیسازیشده
- 3. نیازهای کاربر در فیدهای خبری شخصیسازیشده
- 4. جمعآوری دادههای مورد نیاز برای سیستمهای توصیهگر
- 5. پیشپردازش دادهها برای سیستمهای توصیهگر
- 6. مقدمهای بر الگوریتمهای یادگیری ماشین
- 7. فیلترینگ همکاری محور (Collaborative Filtering)
- 8. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
- 9. مدلهای هیبریدی توصیهگر
- 10. ارزیابی عملکرد سیستمهای توصیهگر
- 11. معیارهای ارزیابی سیستمهای توصیهگر
- 12. مقدمهای بر شبکههای عصبی برای توصیهگرها
- 13. شبکههای عصبی چرخشی خودکار (Autoencoders) برای توصیهگرها
- 14. شبکههای عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) برای توصیهگرها
- 15. شبکههای عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks) برای توصیهگرها
- 16. مقدمهای بر یادگیری عمیق برای توصیهگرها
- 17. استفاده از Embeddingها در سیستمهای توصیهگر
- 18. استفاده از Attention Mechanisms در سیستمهای توصیهگر
- 19. مدلهای Transformer برای توصیهگرها
- 20. بهینهسازی عملکرد سیستمهای توصیهگر
- 21. مقیاسپذیری سیستمهای توصیهگر
- 22. تکنیکهای کاهش ابعاد دادهها
- 23. مقدمهای بر یادگیری تقویتی برای توصیهگرها
- 24. پیادهسازی یک سیستم توصیهگر ساده با پایتون
- 25. استفاده از کتابخانههای محبوب یادگیری ماشین برای توصیهگرها (Scikit-learn)
- 26. استفاده از کتابخانههای TensorFlow و Keras برای توصیهگرها
- 27. استفاده از کتابخانههای PyTorch برای توصیهگرها
- 28. استفاده از کتابخانههای Gensim برای توصیهگرها
- 29. استفاده از APIهای توصیهگر موجود
- 30. پیادهسازی یک فید خبری شخصیسازیشده با استفاده از یک API
- 31. آشنایی با مسائل اخلاقی در سیستمهای توصیهگر
- 32. حریم خصوصی کاربران در سیستمهای توصیهگر
- 33. بیطرفی الگوریتمی در سیستمهای توصیهگر
- 34. تفسیرپذیری سیستمهای توصیهگر
- 35. نظارت و ارزیابی مداوم سیستمهای توصیهگر
- 36. آیندهی سیستمهای توصیهگر شخصیسازیشده
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلشکارت؛ تجربهای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دورههای واجد شرایط.
مرور فاصلهدار
آمار یادگیری
گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را بهصورت مرحلهای دنبال کنید، فلشکارتها را مرور کنید، دانش خود را با پرسشها و آزمونها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصلهدار هوشمند
با مرور زماندار، کارتهای تازه و کارتهای سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخها به زمانبندی مرورهای بعدی کمک میکند تا تمرین متناسبتری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلشکارتها، فعالیتهای مرور، عملکرد آزمونها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشنتری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحلهبهمرحله
فصلها و بخشهای آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیدهنشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموختهها
با نکتههای آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمونهای پایان فصل، دانستههای خود را تمرین کنید و بخشهایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارتهای تازه و موعد مرور کارتها آماده میکند. شما پاسخ را ارزیابی میکنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم میشود.
دوباره
برای کارتهایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخهایی که با دشواری به یاد آمدهاند.
خوب
برای پاسخهایی که بهدرستی به یاد آوردهاید.
آسان
برای کارتهایی که پاسخ آنها را بهآسانی میدانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم میشود؛ مرور منظم میتواند به تثبیت آموختهها کمک کند، اما بهتنهایی تضمینکننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوههای مختلف تمرین کنید
ساختار دورهها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکتههای ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکتههای رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه میشود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، میتوانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دورههای در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمانهای کوتاه
تبلت و لپتاپ
برای مطالعه و مرور راحتتر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دورههای مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دورههایی که امکان دریافت گواهی برای آنها فعال است، میتوانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلشکارتهای فعال دوره.
✓ قبولی در آزمونهای پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصلها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخههای فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار میگیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر میشود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و بهخودیخود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدمبهقدم دانش و مهارتهایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه
یادگیری هوشمند، قدمبهقدم
با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونههایی از فضای یادگیری، فلشکارتها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگتر کلیک کنید
یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلشکارتهای آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.
تگها:
ai
collaborative filtering
content based filtering
deep learning
embedding
gensim
keras
machine learning
neural networks
personalized news feed
python
pytorch
recommendation systems
tensorflow
transformer
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.