اکسپرس 24
کتاب مبانی سیستم‌های توصیه‌گر: رویکردهای غیرشخصی‌سازی شده و مبتنی بر محتوا

کتاب مبانی سیستم‌های توصیه‌گر: رویکردهای غیرشخصی‌سازی شده و مبتنی بر محتوا

تگ‌ها: پردازش زبان طبیعی تحلیل محتوا توصیه‌گر محتوا سیستم توصیه‌گر غیرشخصی سیستم‌های توصیه‌گر سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا مدل‌سازی محتوا هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 مبانی سیستم‌های توصیه‌گر: رویکردهای غیرشخصی‌سازی شده و مبتنی بر محتوا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. اهمیت سیستم‌های توصیه‌گر در دنیای امروز
  • 3. انواع سیستم‌های توصیه‌گر: دسته‌بندی کلی
  • 4. سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
  • 5. سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده
  • 6. رویکردهای مبتنی بر محتوا
  • 7. رویکردهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 8. ترکیب رویکردها
  • 9. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 10. مقدمه‌ای بر داده‌های مورد نیاز سیستم‌های توصیه‌گر
  • 11. انواع داده‌ها: داده‌های صریح و ضمنی
  • 12. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
  • 14. مدل‌سازی داده‌ها: ساختارهای داده‌ای مناسب
  • 15. ویژگی‌های آیتم‌ها: نمایش محتوای آیتم‌ها
  • 16. ویژگی‌های کاربران: نمایش علایق کاربران
  • 17. نمایش برداری ویژگی‌ها (Vector Space Model)
  • 18. تکنیک‌های تولید ویژگی از متن
  • 19. تکنیک‌های تولید ویژگی از تصاویر
  • 20. تکنیک‌های تولید ویژگی از صدا
  • 21. تکنیک‌های تولید ویژگی از داده‌های ساختاریافته
  • 22. تکنیک‌های تولید ویژگی از داده‌های ترکیبی
  • 23. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
  • 24. توصیه‌گرهای مبتنی بر محبوبیت
  • 25. توصیه‌گرهای مبتنی بر آیتم‌های پرطرفدار
  • 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر روندهای روز
  • 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر آیتم‌های جدید
  • 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر تنوع
  • 29. توصیه‌گرهای مبتنی بر سادگی
  • 30. مزایای سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
  • 31. محدودیت‌های سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
  • 32. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 33. مفهوم تطابق محتوا
  • 34. نمایش محتوای آیتم‌ها برای مقایسه
  • 35. نمایش محتوای آیتم‌ها با استفاده از بردار ویژگی
  • 36. محاسبه شباهت بین آیتم‌ها
  • 37. الگوریتم‌های محاسبه شباهت: شباهت کسینوسی
  • 38. الگوریتم‌های محاسبه شباهت: شباهت اقلیدسی
  • 39. الگوریتم‌های محاسبه شباهت: شباهت ژاکارد
  • 40. یادگیری پروفایل کاربر از طریق محتوای آیتم‌های مورد علاقه
  • 41. ساخت پروفایل کاربر: رویکردهای ساده
  • 42. ساخت پروفایل کاربر: رویکردهای وزنی
  • 43. ساخت پروفایل کاربر: رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 44. تولید توصیه‌ها بر اساس تطابق پروفایل کاربر با آیتم‌ها
  • 45. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 46. معیارهای ارزیابی: دقت (Precision)
  • 47. معیارهای ارزیابی: بازیابی (Recall)
  • 48. معیارهای ارزیابی: امتیاز F1
  • 49. معیارهای ارزیابی: میانگین دقت میانگین (MAP)
  • 50. معیارهای ارزیابی: پوشش (Coverage)
  • 51. معیارهای ارزیابی: تنوع (Diversity)
  • 52. معیارهای ارزیابی: تازگی (Novelty)
  • 53. مزایای سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 54. محدودیت‌های سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 55. مشکل شروع سرد (Cold Start Problem) در سیستم‌های مبتنی بر محتوا
  • 56. راهکارهای مقابله با مشکل شروع سرد
  • 57. بهبود مدل‌های مبتنی بر محتوا
  • 58. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 59. استفاده از شبکه‌های عصبی برای نمایش محتوا
  • 60. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا در حوزه‌های مختلف
  • 61. مثال‌های عملی: توصیه‌گر کتاب
  • 62. مثال‌های عملی: توصیه‌گر فیلم
  • 63. مثال‌های عملی: توصیه‌گر موسیقی
  • 64. مثال‌های عملی: توصیه‌گر محصولات فروشگاهی
  • 65. مثال‌های عملی: توصیه‌گر اخبار
  • 66. مثال‌های عملی: توصیه‌گر محتوای آموزشی
  • 67. مثال‌های عملی: توصیه‌گر مشاغل
  • 68. مثال‌های عملی: توصیه‌گر رویدادها
  • 69. مثال‌های عملی: توصیه‌گر سفر
  • 70. جمع‌بندی سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده و مبتنی بر محتوا
  • 71. مقدمه‌ای بر ترکیب رویکردها
  • 72. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)
  • 73. مزایای رویکردهای ترکیبی
  • 74. چالش‌های رویکردهای ترکیبی
  • 75. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 76. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 77. حریم خصوصی کاربران
  • 78. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 80. نقش هوش مصنوعی در توسعه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 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.