اکسپرس 24
کتاب Building a Recommendation System API

کتاب Building a Recommendation System API

تگ‌ها: API پایتون توسعه نرم افزار توسعه وب ساخت API سیستم پیشنهاددهنده هوش مصنوعی وب سرویس 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 Building a Recommendation System API

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مفاهیم پایه در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. انواع رویکردهای توصیه‌گر: محتوا محور
  • 4. انواع رویکردهای توصیه‌گر: فیلترینگ مشارکتی
  • 5. ترکیب رویکردها: توصیه‌گرهای هیبریدی
  • 6. مبانی پایگاه داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. طراحی اسکیما برای داده‌های کاربران و آیتم‌ها
  • 8. مدل‌سازی داده‌های تعامل کاربر با آیتم
  • 9. مفهوم فضای ویژگی (Feature Space)
  • 10. انتخاب و استخراج ویژگی‌های مرتبط
  • 11. مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در توصیه‌گرها
  • 13. مدل‌های کلاسیک توصیه‌گر: K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 14. پیاده‌سازی KNN برای توصیه‌گرهای کاربر-محور
  • 15. پیاده‌سازی KNN برای توصیه‌گرهای آیتم-محور
  • 16. مقدمه‌ای بر ماتریس فاکتورینگ (Matrix Factorization)
  • 17. تجزیه ماتریس با استفاده از تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 18. تجزیه ماتریس با استفاده از فاکتورگیری ماتریس غیرمنفی (NMF)
  • 19. مبانی یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در توصیه‌گرها
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در توصیه‌گرها
  • 22. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در توصیه‌گرها
  • 23. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 24. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا با استفاده از مدل‌های زبان
  • 25. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی با استفاده از مدل‌های زبان
  • 26. توصیه‌گرهای ترکیبی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 27. مفهوم API و طراحی آن
  • 28. اصول طراحی RESTful API
  • 29. مراحل ساخت API برای سیستم توصیه‌گر
  • 30. انتخاب فریم‌ورک مناسب برای ساخت API (مانند Flask یا FastAPI)
  • 31. ساخت Endpointهای پایه برای API
  • 32. Endpoint برای دریافت اطلاعات کاربر
  • 33. Endpoint برای دریافت اطلاعات آیتم
  • 34. Endpoint برای دریافت تاریخچه تعامل کاربر
  • 35. Endpoint برای دریافت لیست آیتم‌های توصیه‌شده
  • 36. Endpoint برای دریافت توصیه‌های آیتم مشابه
  • 37. Endpoint برای دریافت توصیه‌های آیتم برای کاربر
  • 38. پیاده‌سازی منطق توصیه‌گر در سمت سرور API
  • 39. مدیریت وضعیت (State Management) در API
  • 40. ذخیره‌سازی موقت (Caching) برای افزایش سرعت API
  • 41. مبانی احراز هویت (Authentication) در API
  • 42. پیاده‌سازی احراز هویت مبتنی بر توکن (Token-based Authentication)
  • 43. مبانی مجازسازی (Authorization) در API
  • 44. پیاده‌سازی سطوح دسترسی برای کاربران API
  • 45. مستندسازی API با استفاده از Swagger/OpenAPI
  • 46. نوشتن توضیحات واضح برای هر Endpoint
  • 47. تعریف پارامترهای ورودی و خروجی
  • 48. مثال‌های کاربردی برای درخواست‌ها و پاسخ‌ها
  • 49. مدیریت خطاها در API
  • 50. طراحی کدهای وضعیت HTTP مناسب
  • 51. ارائه پیام‌های خطای گویا و کاربرپسند
  • 52. مقدمه‌ای بر استقرار (Deployment) API
  • 53. انتخاب پلتفرم استقرار (مانند سرور ابری یا داخلی)
  • 54. تنظیمات اولیه سرور
  • 55. نصب و پیکربندی وابستگی‌های API
  • 56. اجرای API بر روی سرور
  • 57. مقدمه‌ای بر مانیتورینگ (Monitoring) API
  • 58. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد API
  • 59. ثبت گزارش (Logging) رویدادهای API
  • 60. تحلیل لاگ‌ها برای شناسایی مشکلات
  • 61. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری (Scalability) API
  • 62. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری API
  • 63. استفاده از Load Balancer
  • 64. استفاده از پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر
  • 65. مقدمه‌ای بر تست (Testing) API
  • 66. انواع تست‌های API: تست واحد (Unit Testing)
  • 67. انواع تست‌های API: تست یکپارچگی (Integration Testing)
  • 68. انواع تست‌های API: تست عملکرد (Performance Testing)
  • 69. نوشتن تست‌های خودکار برای API
  • 70. مقدمه‌ای بر امنیت (Security) API
  • 71. استانداردهای امنیتی در طراحی API
  • 72. پیشگیری از حملات رایج (مانند SQL Injection)
  • 73. مدیریت امن کلیدهای API
  • 74. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 76. تطبیق API با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 77. ملاحظات مربوط به بانک مرکزی و رمزارزها (در صورت کاربرد)
  • 78. ملاحظات مربوط به وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی (در صورت کاربرد)
  • 79. ملاحظات مربوط به وزارت بهداشت و درمان (در صورت کاربرد)
  • 80. ملاحظات مربوط به احکام شرعی در حوزه داده و تعاملات
  • 81. تطبیق رویکردهای توصیه‌گر با چارچوب‌های فقهی
  • 82. نکات مهم در طراحی رابط کاربری (UI) برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. نکات مهم در طراحی تجربه کاربری (UX) برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 84. بررسی و تحلیل نتایج توصیه‌گرها
  • 85. معیارهای ارزیابی کیفیت توصیه‌ها
  • 86. بهبود مستمر سیستم توصیه‌گر
  • 87. مدیریت چرخه حیات API
  • 88. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس (Microservices)
  • 89. طراحی سیستم توصیه‌گر به صورت میکروسرویس
  • 90. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
  • 91. ملاحظات مربوط به مدیریت داده‌های حجیم
  • 92. استفاده از تکنیک‌های NoSQL برای داده‌های توصیه‌گر
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در توصیه‌گرها
  • 94. کاربرد یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی توصیه‌ها
  • 95. ملاحظات اخلاقی در طراحی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 96. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 97. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 98. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 99. نوآوری‌ها در حوزه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 100. چالش‌های پیش رو در ساخت 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.