اکسپرس 24
کتاب یادگیری عمیق در طراحی سامانه‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی‌شده و بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال

کتاب یادگیری عمیق در طراحی سامانه‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی‌شده و بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال

تگ‌ها: Deep Learning Recommender Systems تجربه کاربری دیجیتال تحلیل داده‌های کلان داده‌کاوی سامانه‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی محتوا هوش تجاری هوش مصنوعی یادگیری عمیق

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 یادگیری عمیق در طراحی سامانه‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی‌شده و بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 2. جایگاه شخصی‌سازی در پلتفرم‌های دیجیتال و بهبود تجربه کاربری
  • 3. مقدمه‌ای بر معماری سامانه‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 4. پیش‌پردازش داده‌های کلان و تمیزسازی اطلاعات کاربران
  • 5. روش‌های فیلترینگ مشارکتی سنتی و محدودیت‌های آن‌ها
  • 6. مدل‌سازی ترجیحات کاربر با استفاده از یادگیری بازنمایی
  • 7. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری ویژگی‌های آیتم‌ها
  • 8. معماری پرسپترون چندلایه در پیش‌بینی تعاملات کاربر و کالا
  • 9. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی توصیه‌های لحظه‌ای
  • 10. استفاده از مدل‌های فاکتورسازی ماتریسی عصبی
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای تحلیل توالی تعاملات کاربر
  • 12. مدل‌سازی ترجیحات زمانی کاربران با شبکه‌های حافظه بلندمدت کوتاه‌مدت
  • 13. استفاده از مکانیزم توجه در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 14. معماری ترنسفورمرها در مدل‌سازی رفتارهای متوالی کاربر
  • 15. تلفیق داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 16. استخراج ویژگی از تصاویر محصولات با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 17. تلفیق داده‌های چندوجهی در مدل‌های توصیه‌گر ترکیبی
  • 18. مدیریت مسئله شروع سرد در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 19. استفاده از گراف‌های دانش برای بهبود دقت توصیه‌ها
  • 20. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در گراف برای تحلیل روابط کاربر و کالا
  • 21. بهینه‌سازی توابع هدف و توابع زیان در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 22. استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای برای بهبود پیش‌بینی نرخ کلیک
  • 23. استراتژی‌های رتبه‌بندی نهایی و فیلترینگ مجدد نتایج
  • 24. ارزیابی عملکرد سامانه‌های توصیه‌گر با معیارهای دقیق آماری
  • 25. روش‌های تست آفلاین و ارزیابی کیفیت مدل‌ها
  • 26. اصول آزمایش‌های آنلاین و تست‌های A/B در پلتفرم‌های دیجیتال
  • 27. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در طراحی سیستم‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 28. رعایت اصول امانت‌داری داده‌ها در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 29. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌های کاربران برای حفظ حریم خصوصی
  • 30. مقیاس‌پذیری و پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر در ابعاد کلان
  • 31. استفاده از چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 32. معماری سیستم‌های توصیه‌گر در زمان واقعی با تأخیر کم
  • 33. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسباتی در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 34. تکنیک‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل‌ها برای اجرا در محیط‌های عملیاتی
  • 35. نظارت بر عملکرد مدل و بازآموزی خودکار در محیط تولید
  • 36. بررسی چالش‌های سوگیری در داده‌ها و راهکارهای تعدیل آن
  • 37. طراحی رابط کاربری هوشمند مبتنی بر خروجی‌های سیستم توصیه‌گر
  • 38. ارتقای رضایت کاربر از طریق شخصی‌سازی مسئولانه و هدفمند
  • 39. مطالعه موردی طراحی سامانه توصیه‌گر برای فروشگاه‌های آنلاین داخلی
  • 40. مطالعه موردی سامانه توصیه‌گر محتوای آموزشی در پلتفرم‌های رسمی
  • 41. آینده‌نگری در توسعه هوش مصنوعی مولد برای شخصی‌سازی محتوا
  • 42. یکپارچه‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر با زیرساخت‌های داده‌محور ملی

📚 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.