اکسپرس 24
کتاب آموزش پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده و شخصی‌سازی محتوا با هوش مصنوعی در JavaScript

کتاب آموزش پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده و شخصی‌سازی محتوا با هوش مصنوعی در JavaScript

تگ‌ها: برنامه‌نویسی جاوااسکریپت تجربه کاربری دیجیتال توسعه وب هوشمند توسعه وب‌سایت سیستم پیشنهاددهنده شخصی‌سازی محتوا هوش مصنوعی در وب 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 آموزش پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده و شخصی‌سازی محتوا با هوش مصنوعی در JavaScript

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: توسعه وب و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و معماری سیستم‌های پیشنهاددهنده در وب
  • 2. آشنایی با نقش هوش مصنوعی در شخصی‌سازی تجربه کاربری
  • 3. مبانی زبان برنامه‌نویسی جاوا اسکریپت در توسعه سمت کاربر
  • 4. کار با ساختارهای داده در جاوا اسکریپت برای تحلیل رفتار کاربر
  • 5. روش‌های جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های فعالیت کاربر در وب‌سایت
  • 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری ماشین در محیط جاوا اسکریپت
  • 7. آموزش کار با TensorFlow.js برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 8. مفاهیم فیلترینگ مبتنی بر محتوا در سیستم‌های پیشنهاددهنده
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های شباهت متن برای تحلیل محصولات
  • 10. آشنایی با فیلترینگ مشارکتی و کاربرد آن در فروشگاه‌های اینترنتی
  • 11. مدیریت و تحلیل داده‌های کلیک و تعامل کاربر در زمان واقعی
  • 12. طراحی سیستم‌های شخصی‌سازی محتوا بر اساس علایق کاربر
  • 13. پیاده‌سازی موتورهای پیشنهاددهنده ساده با جاوا اسکریپت
  • 14. روش‌های امتیازدهی به کالاها و خدمات در سیستم‌های پیشنهاد
  • 15. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های خام برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 16. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های پیشنهاددهنده در محیط مرورگر
  • 17. استفاده از وب‌ورکرها برای اجرای پردازش‌های هوش مصنوعی بدون توقف رابط کاربری
  • 18. طراحی رابط کاربری پویا بر اساس توصیه‌های هوش مصنوعی
  • 19. بررسی اصول حریم خصوصی و امنیت داده‌های کاربران در سیستم‌های هوشمند
  • 20. آشنایی با مقررات حفاظت از داده‌ها در پیاده‌سازی سیستم‌های شخصی‌سازی
  • 21. تکنیک‌های نوین در شخصی‌سازی اعلان‌ها و پیشنهادهای لحظه‌ای
  • 22. ارزیابی دقت و کارایی سیستم‌های پیشنهاددهنده با استفاده از معیارهای استاندارد
  • 23. روش‌های تست و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین در جاوا اسکریپت
  • 24. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای توسعه سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 25. استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل ترندهای محبوبیت محصولات
  • 26. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده ترکیبی برای افزایش دقت
  • 27. مدیریت حافظه در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی در مرورگر
  • 28. ایجاد داشبورد تحلیل رفتار کاربر برای مدیران وب‌سایت
  • 29. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای ارتقای نرخ تبدیل در تجارت الکترونیک
  • 30. آموزش به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های جدید
  • 31. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند در محیط‌های وب با پهنای باند محدود
  • 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با فریم‌ورک‌های مدرن جاوا اسکریپت
  • 33. پیاده‌سازی سیستم‌های شخصی‌سازی محتوا برای وب‌سایت‌های خبری و آموزشی
  • 34. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع سیستم در الگوریتم‌های پیشنهاددهنده
  • 35. آینده سیستم‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر هوش مصنوعی در وب
  • 36. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم پیشنهاددهنده هوشمند کامل

📚 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.