اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر یوتیوب برای تجربه کاربری در نمایشگرهای بزرگ

کتاب بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر یوتیوب برای تجربه کاربری در نمایشگرهای بزرگ

تگ‌ها: الگوریتم‌های توصیه‌گر بهینه‌سازی پردازش داده تجربه کاربری سیستم‌های توصیه‌گر نمایشگر بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین یوتیوب

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر یوتیوب برای تجربه کاربری در نمایشگرهای بزرگ

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر و پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مفاهیم اولیه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 5. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 6. توصیه‌گرهای ترکیبی
  • 7. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 8. پردازش داده‌های کلان در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های ویدیویی
  • 10. مهندسی ویژگی برای ویدیوها
  • 11. نمایش داده‌های ویدیویی
  • 12. مدل‌سازی رفتار کاربر
  • 13. ردیابی تعاملات کاربر با ویدیو
  • 14. تحلیل زمانی تعاملات کاربر
  • 15. مدل‌سازی ترجیحات کاربر
  • 16. تکنیک‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 17. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری با نظارت
  • 19. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 20. مدل‌سازی عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل تصویر
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل دنباله
  • 23. مدل‌های ترنسفورمر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 24. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
  • 25. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 26. دقت و بازیابی در توصیه‌گرها
  • 27. رتبه‌بندی و ترتیب در توصیه‌ها
  • 28. ارزیابی A/B تست برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
  • 30. مدیریت داده‌های حجیم و پردازش موازی
  • 31. سیستم‌های توزیع‌شده برای توصیه‌گرها
  • 32. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 33. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر در دنیای واقعی
  • 34. خنثی‌سازی مشکل شروع سرد (Cold Start)
  • 35. مدیریت توصیه‌های متنوع و جدید
  • 36. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده برای کاربران
  • 37. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در یوتیوب
  • 38. تحلیل داده‌های کاربران یوتیوب
  • 39. مدل‌سازی ترجیحات کاربران یوتیوب
  • 40. بهینه‌سازی نمایش ویدیو در صفحه اصلی یوتیوب
  • 41. توصیه‌گرهای ویدیوهای مرتبط در یوتیوب
  • 42. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر برای نمایشگرهای بزرگ
  • 43. ویژگی‌های نمایشگرهای بزرگ و تأثیر آن بر تجربه کاربری
  • 44. تطبیق توصیه‌ها با ابعاد صفحه نمایش
  • 45. بهینه‌سازی رابط کاربری برای نمایشگرهای بزرگ
  • 46. توصیه‌گرهای محتوای خانوادگی و فرهنگی
  • 47. ارزیابی تأثیر سیستم‌های توصیه‌گر بر رضایت کاربر
  • 48. مطالعات موردی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. آخرین روندها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. پردازش زبان طبیعی (NLP) در توصیه‌گرها
  • 51. تحلیل متن توضیحات ویدیو
  • 52. تحلیل نظرات کاربران
  • 53. استفاده از NLP برای درک بهتر محتوا
  • 54. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 55. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در توصیه‌گرها
  • 56. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. سوگیری در الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 58. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. توصیه‌گرهای مسئولانه
  • 61. مدیریت محتوای نامناسب در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از ابزارهای متن‌باز
  • 63. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
  • 64. کتابخانه‌های پردازش داده (Spark, Hadoop)
  • 65. ابزارهای تحلیل داده (Pandas, NumPy)
  • 66. پایگاه‌های داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 67. سیستم‌های توصیه‌گر برای سازمان‌ها و کسب‌وکارها
  • 68. کاربرد توصیه‌گرها در تجارت الکترونیک
  • 69. کاربرد توصیه‌گرها در رسانه‌های اجتماعی
  • 70. کاربرد توصیه‌گرها در پلتفرم‌های آموزشی
  • 71. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. توصیه‌گرهای چندوجهی (Multimodal Recommenders)
  • 73. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
  • 74. توصیه‌گرهای قابل توضیح (Explainable Recommenders)
  • 75. توصیه‌گرهای گراف (Graph-based Recommenders)
  • 76. یادگیری عمیق برای گراف
  • 77. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری خودنظارتی
  • 78. توصیه‌گرهای مبتنی بر اتو-انکودرها
  • 79. توصیه‌گرهای مبتنی بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 80. مدل‌سازی پویا در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. توصیه‌گرهای مبتنی بر زمان
  • 82. توصیه‌گرهای مبتنی بر زمینه (Context-aware Recommenders)
  • 83. مدیریت داده‌های زمان‌بندی شده
  • 84. بهینه‌سازی توصیه‌ها برای موقعیت‌های خاص
  • 85. توصیه‌گرهای مبتنی بر تعاملات پیچیده
  • 86. تحلیل زنجیره‌ای تعاملات کاربر
  • 87. مدل‌سازی تأثیر رویدادها بر ترجیحات کاربر
  • 88. کاربرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 89. بهینه‌سازی جستجو برای توصیه‌گرها
  • 90. بهینه‌سازی رتبه‌بندی توصیه‌ها
  • 91. روش‌های افزایشی در یادگیری توصیه‌گرها
  • 92. توصیه‌گرهای فعال (Active Recommenders)
  • 93. یادگیری تعاملی با کاربر
  • 94. جمع‌آوری بازخورد هدفمند از کاربر
  • 95. تحلیل و مدیریت داده‌های عظیم در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 96. فناوری‌های پردازش کلان داده
  • 97. ابزارهای تحلیل داده‌های جریانی
  • 98. ساختارهای داده کارآمد برای توصیه‌گرها
  • 99. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 100. محافظت از داده‌های حساس کاربران

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.