کتاب صوتی هوش مصنوعی چندعامله برای توصیه‌های هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی چندعامله برای توصیه‌های هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله
• 2. معماری سیستم‌های هوش مصنوعی چندعامله
• 3. مفاهیم اساسی عامل هوشمند
• 4. زبان‌های ارتباطی و پروتکل‌های عوامل
• 5. طراحی و پیاده‌سازی عوامل هوشمند
• 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
• 7. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های چندعامله
• 8. ارزیابی عملکرد سیستم‌های چندعامله
• 9. کاربردهای هوش مصنوعی چندعامله در توصیه‌گرها
• 10. فیلترهای تطبیقی و سیستم‌های توصیه‌گر
• 11. روش‌های مبتنی بر محتوا در توصیه‌گرها
• 12. روش‌های مبتنی بر همکاری در توصیه‌گرها
• 13. روش‌های ترکیبی توصیه‌گرها
• 14. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
• 15. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری عمیق
• 16. پیش‌بینی رفتار کاربر در سیستم‌های توصیه‌گر
• 17. مدل‌سازی ترجیحات کاربر
• 18. توصیه‌گرهای حساس به زمینه
• 19. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
• 20. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف
• 21. توصیه‌گرهای مبتنی بر ماتریس فاکتورسازی
• 22. توصیه‌گرهای مبتنی بر خوشه‌بندی
• 23. توصیه‌گرهای مبتنی بر قوانین انجمنی
• 24. توصیه‌گرهای مبتنی بر جستجوی همسایگان
• 25. مدیریت بازخورد کاربران در توصیه‌گرها
• 26. حل مسئله سرد-راه‌اندازی در توصیه‌گرها
• 27. مقابله با داده‌های پراکنده در توصیه‌گرها
• 28. توصیه‌گرهای تعاملی
• 29. توصیه‌گرهای مبتنی بر گفتگو
• 30. توصیه‌گرهای مبتنی بر شبکه اجتماعی
• 31. توصیه‌گرهای مبتنی بر موقعیت مکانی
• 32. توصیه‌گرهای مبتنی بر زمان
• 33. توصیه‌گرهای مبتنی بر تصویر و ویدئو
• 34. توصیه‌گرهای مبتنی بر متن
• 35. توصیه‌گرهای مبتنی بر صدا
• 36. توصیه‌گرهای مبتنی بر سنسورها
• 37. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی‌شده
• 38. توصیه‌گرهای گروهی
• 39. توصیه‌گرهای مبتنی بر حریم خصوصی
• 40. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها در توصیه‌گرها
• 41. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
• 42. توصیه‌گرهای مبتنی بر بلاک‌چین
• 43. تکنیک‌های ارتقای قابلیت توضیح‌پذیری توصیه‌ها
• 44. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در توصیه‌گرها
• 45. بهینه‌سازی توصیه‌ها با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 46. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری انتقالی
• 47. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری فعال
• 48. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق
• 49. استفاده از پردازش زبان طبیعی در توصیه‌گرها
• 50. استخراج ویژگی از داده‌های متنی برای توصیه‌گرها
• 51. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش‌گرافی
• 52. توصیه‌گرهای مبتنی بر منطق فازی
• 53. توصیه‌گرهای مبتنی بر سیستم‌های خبره
• 54. تکنیک‌های ارزیابی آفلاین توصیه‌گرها
• 55. تکنیک‌های ارزیابی آنلاین توصیه‌گرها
• 56. معیارهای ارزیابی توصیه‌گرها
• 57. تحلیل A/B در توصیه‌گرها
• 58. توصیه‌گرها در تجارت الکترونیک
• 59. توصیه‌گرها در شبکه‌های اجتماعی
• 60. توصیه‌گرها در سیستم‌های پخش ویدئو
• 61. توصیه‌گرها در سیستم‌های خبری
• 62. توصیه‌گرها در سیستم‌های یادگیری الکترونیکی
• 63. توصیه‌گرها در سیستم‌های بهداشتی
• 64. توصیه‌گرها در سیستم‌های گردشگری
• 65. چالش‌ها و آینده توصیه‌گرها
• 66. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. پردازش داده‌های بزرگ در توصیه‌گرها
• 68. توصیه‌گرهای مبتنی بر محاسبات لبه
• 69. توصیه‌گرهای مبتنی بر اینترنت اشیا
• 70. توصیه‌گرهای مبتنی بر واقعیت افزوده و واقعیت مجازی