اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی کاربردی سامانه‌های جستجو و توصیه‌گر هوشمند با یادگیری عمیق

کتاب پیاده‌سازی کاربردی سامانه‌های جستجو و توصیه‌گر هوشمند با یادگیری عمیق

تگ‌ها: Deep Learning الگوریتم‌های توصیه‌گر بازیابی اطلاعات پردازش متن جستجوی هوشمند سامانه توصیه‌گر علم داده ماشین لرنینگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

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 پیاده‌سازی کاربردی سامانه‌های جستجو و توصیه‌گر هوشمند با یادگیری عمیق

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سامانه‌های هوشمند بازیابی اطلاعات و توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در سامانه‌های جستجو و توصیه‌گر
  • 2. معماری کلی سامانه‌های بازیابی اطلاعات و نقش یادگیری عمیق
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی متون برای مدل‌های هوشمند
  • 4. تکنیک‌های برداری‌سازی متن و تعبیه‌ کلمات در فضای برداری
  • 5. استفاده از مدل‌های کلاسیک در بازیابی اطلاعات به عنوان نقطه شروع
  • 6. معرفی معماری‌های شبکه عصبی عمیق برای رتبه‌بندی نتایج
  • 7. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای تطبیق پرس‌وجو و سند
  • 8. استفاده از مکانیزم توجه در بهبود دقت جستجوی معنایی
  • 9. معرفی مدل‌های تبدیل‌گر در پردازش زبان طبیعی برای سامانه‌های جستجو
  • 10. فیلترینگ مشارکتی و محدودیت‌های آن در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 11. مدل‌سازی ترجیحات کاربر با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 12. تکنیک‌های ماتریس فاکتوریزاسیون مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 13. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی در تحلیل توالی رفتار کاربر
  • 14. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشن
  • 15. ترکیب ویژگی‌های کاربر و آیتم در مدل‌های توصیه‌گر دوبرجی
  • 16. استفاده از خودرمزگذارها در استخراج ویژگی‌های پنهان داده‌ها
  • 17. پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف و شبکه‌های عصبی گراف
  • 18. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق برای سامانه‌های توصیه‌گر در لحظه
  • 19. استراتژی‌های رتبه‌بندی چندمرحله‌ای در سامانه‌های جستجوی بزرگ‌مقیاس
  • 20. بهینه‌سازی توابع هدف برای بهبود دقت و بازخوانی در مدل‌ها
  • 21. ارزیابی مدل‌های جستجو و توصیه‌گر با معیارهای استاندارد علمی
  • 22. پیاده‌سازی سیستم‌های ارزیابی آنلاین و آزمون‌های آ/ب در محیط عملیاتی
  • 23. مدیریت چالش سرد در سامانه‌های توصیه‌گر با استفاده از یادگیری انتقال
  • 24. روش‌های افزایش دقت مدل‌های یادگیری عمیق در داده‌های کم‌تراکم
  • 25. تکنیک‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل‌ها برای پاسخگویی سریع
  • 26. نقش تعاملات کاربر و بازخورد صریح و ضمنی در بهبود مدل‌ها
  • 27. پیاده‌سازی ساختارهای داده‌ای کارآمد برای جستجوی شباهت در مقیاس بالا
  • 28. استفاده از الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی
  • 29. مدیریت تغییرات زمانی در ترجیحات کاربر و مدل‌های پویا
  • 30. به‌کارگیری یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیاست‌های توصیه‌گری
  • 31. چالش‌های مقیاس‌پذیری و توزیع‌شدگی در سامانه‌های هوشمند
  • 32. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در طراحی سامانه‌های توصیه‌گر
  • 33. سیاست‌های بومی‌سازی و شخصی‌سازی محتوا بر اساس نیازهای کاربر ایرانی
  • 34. نظارت بر عملکرد مدل‌ها و شناسایی سوگیری‌های الگوریتمی
  • 35. تلفیق دانش تخصصی و قوانین کسب‌وکارهای دیجیتال در مدل‌های توصیه‌گر
  • 36. روش‌های استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی
  • 37. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها در سامانه‌های زنده
  • 38. استفاده از محیط‌های پردازش ابری برای آموزش مدل‌های سنگین
  • 39. بهینه‌سازی مصرف منابع در استنتاج مدل‌های هوشمند
  • 40. چشم‌انداز آینده و روندهای نوین در سامانه‌های بازیابی اطلاعات و 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.