اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهاددهنده برای بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال داخلی

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهاددهنده برای بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال داخلی

تگ‌ها: Recommender Systems الگوریتم‌های پیشنهاددهنده تجربه کاربری داده‌کاوی سامانه‌های توصیه‌گر علوم داده فیلترینگ مشارکتی مدل‌سازی کاربر 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 طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند پیشنهاددهنده برای بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال داخلی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سامانه‌های هوشمند پیشنهاددهنده (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین سامانه‌های پیشنهاددهنده
  • 2. نقش سامانه‌های پیشنهاددهنده در بهبود تجربه کاربری پلتفرم‌های دیجیتال
  • 3. انواع داده‌های مورد نیاز در سامانه‌های پیشنهاددهنده
  • 4. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های رفتاری کاربران
  • 5. روش‌های جمع‌آوری بازخورد صریح و ضمنی کاربران
  • 6. معرفی فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 7. استخراج ویژگی‌های اقلام و محصولات
  • 8. مدل‌سازی پروفایل کاربری در فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 9. معرفی فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر حافظه
  • 10. الگوریتم‌های همسایگی مبتنی بر کاربر
  • 11. الگوریتم‌های همسایگی مبتنی بر محصول
  • 12. سنجش شباهت کسینوسی و همبستگی پیرسون در سامانه‌های پیشنهاددهنده
  • 13. چالش‌های داده‌های تنک در فیلترینگ مشارکتی
  • 14. معرفی فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر مدل
  • 15. کاربرد تجزیه ماتریس در فیلترینگ مشارکتی
  • 16. استفاده از تجزیه مقدار منفرد در سامانه‌های پیشنهاددهنده
  • 17. سامانه‌های پیشنهاددهنده ترکیبی و روش‌های ادغام
  • 18. معرفی سامانه‌های پیشنهاددهنده مبتنی بر دانش
  • 19. استفاده از گراف‌های دانش در بهبود توصیه‌ها
  • 20. پیاده‌سازی سامانه‌های پیشنهاددهنده با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 21. ارزیابی عملکرد سامانه‌های پیشنهاددهنده با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 22. محاسبه خطای میانگین مربعات در پیش‌بینی امتیازات
  • 23. ارزیابی تنوع و تازگی در لیست‌های پیشنهادی
  • 24. تحلیل مسئله شروع سرد در سامانه‌های پیشنهاددهنده
  • 25. راهکارهای مقابله با مسئله شروع سرد برای کاربران جدید
  • 26. راهکارهای مقابله با مسئله شروع سرد برای اقلام جدید
  • 27. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق در سامانه‌های پیشنهاددهنده
  • 28. کاربرد یادگیری عمیق در استخراج ویژگی‌های پیچیده
  • 29. فاکتورگیری ماتریس با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 30. معرفی سامانه‌های پیشنهاددهنده دنباله‌ای و مبتنی بر جلسه
  • 31. مدل‌های مبتنی بر توجه در توالی‌های رفتاری کاربر
  • 32. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری سامانه‌های پیشنهاددهنده
  • 33. معماری سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
  • 34. بررسی حریم خصوصی و امنیت داده‌های کاربر در سامانه‌های هوشمند
  • 35. رعایت اصول اخلاقی و شفافیت در الگوریتم‌های پیشنهاددهنده
  • 36. شخصی‌سازی محتوا در پلتفرم‌های آموزشی و فرهنگی داخلی
  • 37. پیاده‌سازی موتورهای پیشنهاددهنده در محیط‌های تجاری و فروشگاهی
  • 38. نقش الگوریتم‌های پیشنهاددهنده در افزایش نرخ تعامل کاربر
  • 39. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مداوم مدل‌های پیشنهاددهنده
  • 40. آزمون‌های A/B برای ارزیابی بهبود تجربه کاربری
  • 41. استفاده از بازخورد مستقیم برای بازآموزی مدل‌ها
  • 42. مستندسازی و نگهداری سامانه‌های پیشنهاددهنده در مقیاس بزرگ

📚 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.