کتاب صوتی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های هوشمند تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. معماری کلی سیستم‌های توصیه‌گر
• 3. انواع داده‌های ورودی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 4. تکنیک‌های جمع‌آوری داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 5. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
• 6. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 7. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 8. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 9. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلتر همکاری
• 10. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
• 11. توصیه‌گرهای ترکیبی
• 12. مفهوم یادگیری عمیق و کاربرد آن در سیستم‌های توصیه‌گر
• 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و اصول
• 14. شبکه‌های عصبی پیش‌خور
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای توصیه‌گرها
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توصیه‌گرها
• 17. Autoencoders و کاربرد آن‌ها در کاهش ابعاد داده
• 18. مدل‌های Embedding در سیستم‌های توصیه‌گر
• 19. Word2Vec و Doc2Vec برای توصیه‌گرها
• 20. TensorFlow: مقدمه‌ای و کاربرد در یادگیری عمیق
• 21. Keras: کتابخانه‌ای برای ساده‌سازی یادگیری عمیق
• 22. PyTorch: چارچوبی پویا برای یادگیری عمیق
• 23. پیاده‌سازی یک توصیه‌گر ساده با استفاده از TensorFlow
• 24. پیاده‌سازی یک توصیه‌گر مبتنی بر CNN با Keras
• 25. پیاده‌سازی یک توصیه‌گر مبتنی بر RNN با PyTorch
• 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Matrix Factorization
• 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Neural Collaborative Filtering
• 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر Attention Mechanisms
• 29. تکنیک‌های Regularization در سیستم‌های توصیه‌گر
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
• 31. مقابله با مشکل Cold Start در سیستم‌های توصیه‌گر
• 32. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
• 33. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف
• 34. Graph Neural Networks (GNN) برای توصیه‌گرها
• 35. توصیه‌گرهای مبتنی بر Reinforcement Learning
• 36. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Sequence-Aware
• 37. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Context-Aware
• 38. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Session-Based
• 39. توصیه‌گرهای مبتنی بر Multi-Task Learning
• 40. توصیه‌گرهای مبتنی بر Transfer Learning
• 41. توصیه‌گرهای مبتنی بر Adversarial Learning
• 42. تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 43. توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
• 44. ارزیابی آفلاین و آنلاین سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. آزمایش A/B و ارزیابی عملکرد توصیه‌گرها در محیط واقعی
• 46. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
• 47. بهینه‌سازی عملکرد توصیه‌گرها برای داده‌های بزرگ
• 48. استفاده از توصیه‌گرها در تجارت الکترونیک
• 49. استفاده از توصیه‌گرها در سیستم‌های پخش ویدئو
• 50. استفاده از توصیه‌گرها در شبکه‌های اجتماعی
• 51. استفاده از توصیه‌گرها در سیستم‌های خبری
• 52. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 53. چالش‌ها و آینده سیستم‌های توصیه‌گر
• 54. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر کامل با استفاده از داده‌های واقعی
• 55. بهبود مستمر سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از بازخورد کاربران
• 56. تکنیک‌های مدیریت داده و پایگاه داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. استفاده از Cloud Computing برای پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 58. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Transformer
• 59. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های BERT
• 60. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های GPT
• 61. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده مبتنی بر پروفایل‌های کاربران
• 62. توصیه‌گرهای مبتنی بر تاریخچه تعاملات کاربران
• 63. توصیه‌گرهای مبتنی بر تحلیل احساسات کاربران
• 64. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Knowledge Graph
• 65. توصیه‌گرهای مبتنی بر داده‌های چندرسانه‌ای (تصویر، صدا، ویدئو)
• 66. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Hybrid با استفاده از رویکردهای مختلف یادگیری ماشین