کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با مدل‌های زبان بزرگ

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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با مدل‌های زبان بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 5. فیلترینگ مشارکتی
  • 6. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و مبتنی بر محتوا
  • 7. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 8. داده‌های لازم برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. نمایش داده‌ها به صورت برداری
  • 11. مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها
  • 12. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 14. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 15. تکنیک‌های خوشه‌بندی
  • 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 17. معماری ترنسفورمر
  • 18. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
  • 19. مدل‌های زبانی خودرگرسیو
  • 20. مدل‌های زبانی دوطرفه
  • 21. آموزش پیشرفته مدل‌های زبان بزرگ
  • 22. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
  • 23. آموزش با تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
  • 24. کاربرد مدل‌های زبان بزرگ در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 25. توصیه‌گرهای مبتنی بر نمایش متنی
  • 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر خلاصه متن
  • 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر تولید متن
  • 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر درک زبان طبیعی
  • 29. استفاده از LLMs برای فهم ترجیحات کاربر
  • 30. استفاده از LLMs برای تولید توضیحات محصول
  • 31. استفاده از LLMs برای تولید خلاصه‌های نقد و بررسی
  • 32. استفاده از LLMs برای تولید سوالات متداول
  • 33. استفاده از LLMs برای تعامل مکالمه‌ای با کاربر
  • 34. تکنیک‌های پیشرفته در سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
  • 35. توصیه‌گرهای ترکیبی با LLMs
  • 36. مدل‌های گراف دانش و LLMs
  • 37. استفاده از LLMs برای پر کردن شکاف داده‌ها
  • 38. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده با LLMs
  • 39. توصیه‌گرهای چندوجهی با LLMs
  • 40. توصیه‌گرهای زمانی با LLMs
  • 41. توصیه‌گرهای مکانی با LLMs
  • 42. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش زمینه‌ای
  • 43. توصیه‌گرهای اخلاقی و عادلانه
  • 44. کاهش سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. توضیح‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
  • 49. انتخاب مدل زبان بزرگ مناسب
  • 50. آماده‌سازی داده‌ها برای LLMs
  • 51. تنظیم پارامترهای مدل
  • 52. ارزیابی عملکرد سیستم توصیه‌گر
  • 53. بهینه‌سازی سیستم توصیه‌گر
  • 54. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. استقرار سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی
  • 57. مطالعات موردی در سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
  • 58. سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 59. سیستم‌های توصیه‌گر در رسانه‌های اجتماعی
  • 60. سیستم‌های توصیه‌گر در سرگرمی
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر در آموزش
  • 62. سیستم‌های توصیه‌گر در سلامت
  • 63. سیستم‌های توصیه‌گر در امور مالی
  • 64. سیستم‌های توصیه‌گر در گردشگری
  • 65. سیستم‌های توصیه‌گر در خدمات عمومی
  • 66. آینده سیستم‌های توصیه‌گر با LLMs
  • 67. روندهای نوظهور در حوزه LLMs
  • 68. تأثیر LLMs بر تعامل انسان و ماشین
  • 69. تأثیر LLMs بر تجربه کاربری
  • 70. مسائل اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 71. نقش LLMs در توسعه هوش مصنوعی مسئولانه
  • 72. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. کتابخانه‌های کلیدی پایتون (NumPy, Pandas)
  • 74. کار با داده‌ها در پایتون
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با TensorFlow/PyTorch
  • 76. پیاده‌سازی مدل‌های ساده توصیه‌گر با پایتون
  • 77. استفاده از LLMs در پایتون (Hugging Face Transformers)
  • 78. ساخت API برای سیستم توصیه‌گر
  • 79. مباحث پیشرفته در LLMs و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 80. مدل‌های مولد برای توصیه‌گرها
  • 81. توصیه‌گرهای تعاملی با LLMs
  • 82. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 83. استفاده از LLMs برای تولید بازخورد
  • 84. مدل‌سازی پویای ترجیحات کاربر
  • 85. ارزیابی مداوم و به‌روزرسانی سیستم‌ها
  • 86. تکنیک‌های کاهش ابعاد با LLMs
  • 87. توصیه‌گرهای مبتنی بر ترکیب مدل‌ها
  • 88. چالش‌های فنی در مقیاس بزرگ
  • 89. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 90. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 91. استانداردهای حاکمیتی در توسعه هوش مصنوعی
  • 92. فرهنگ سازمانی برای پیاده‌سازی موفق
  • 93. مدیریت پروژه در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. تیم‌سازی برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 95. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
  • 96. ارتباط با ذینفعان
  • 97. مستندسازی فنی و کاربری
  • 98. برنامه‌ریزی بلندمدت برای سیستم‌های توصیه‌گر

📚 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.