اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های شخصی‌سازی هوشمند با رویکرد بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های شخصی‌سازی هوشمند با رویکرد بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال

تگ‌ها: Machine Learning الگوریتم‌های پیشنهاددهنده تجربه کاربری تحلیل داده‌های کاربر داده‌کاوی سامانه‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی خدمات هوش مصنوعی هوش مصنوعی در کسب‌وکار 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 شخصی‌سازی هوشمند با رویکرد بهبود تجربه کاربری در پلتفرم‌های دیجیتال

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کاربر

موضوع میانی: سامانه‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در سامانه‌های شخصی‌سازی هوشمند
  • 2. نقش تجربه کاربری در طراحی الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 3. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های رفتاری کاربر در چارچوب حریم خصوصی
  • 4. روش‌های تحلیل و مدل‌سازی پروفایل کاربری
  • 5. معرفی روش‌های فیلترینگ مشارکتی در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 6. پیاده‌سازی فیلترینگ مبتنی بر محتوا با استفاده از تحلیل متن و تصویر
  • 7. روش‌های ترکیبی در طراحی سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 8. مدیریت چالش شروع سرد در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 9. مهندسی ویژگی‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی رفتار کاربر
  • 10. کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در شخصی‌سازی محتوا
  • 11. یادگیری بازنمایی کاربران و اقلام با استفاده از تعبیه کلمات و گراف‌ها
  • 12. بهینه‌سازی توابع هدف برای افزایش نرخ تعامل کاربر
  • 13. استفاده از یادگیری تقویتی در شخصی‌سازی بلادرنگ
  • 14. ارزیابی عملکرد سامانه‌های توصیه‌گر با معیارهای دقیق دقت و فراخوانی
  • 15. سنجش تنوع و نوآوری در نتایج توصیه‌شده
  • 16. تحلیل شاخص‌های کلیدی عملکرد در سامانه‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 17. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بر بستر کلان‌داده
  • 18. روش‌های مقیاس‌پذیر برای پردازش داده‌های کاربر در پلتفرم‌های دیجیتال
  • 19. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای خوشه‌بندی کاربران بر اساس علایق
  • 20. تحلیل سری‌های زمانی در پیش‌بینی رفتارهای آینده کاربر
  • 21. فیلترینگ شخصی‌سازی‌شده با در نظر گرفتن محدودیت‌های منابع محاسباتی
  • 22. طراحی رابط کاربری هوشمند مبتنی بر خروجی‌های مدل‌های پیش‌بینی
  • 23. روش‌های کاهش ابعاد در پردازش داده‌های حجیم کاربر
  • 24. اصول اخلاقی و رعایت مقررات ملی در پردازش داده‌های کاربران
  • 25. تکنیک‌های مقابله با سوگیری در مدل‌های توصیه‌گر
  • 26. پیاده‌سازی سیستم‌های بازخورد برای بهبود مستمر مدل‌های شخصی‌سازی
  • 27. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در طبقه‌بندی ترجیحات کاربر
  • 28. مدیریت نسخه‌بندی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 29. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 30. بهینه‌سازی تجربه کاربری در پلتفرم‌های فروشگاه آنلاین
  • 31. شخصی‌سازی هوشمند در سامانه‌های آموزشی دیجیتال
  • 32. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی داخلی
  • 33. استفاده از یادگیری انتقال برای بهبود دقت مدل در حوزه‌های نوپا
  • 34. چالش‌های پیاده‌سازی سامانه‌های شخصی‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 35. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پاسخگویی سامانه‌های توصیه‌گر
  • 36. معماری سیستم‌های هوشمند برای تحلیل بلادرنگ رفتار کاربر
  • 37. روش‌های تست آ/ب برای ارزیابی تغییرات در الگوریتم‌های شخصی‌سازی
  • 38. یکپارچه‌سازی مدل‌های شخصی‌سازی با زیرساخت‌های داده‌ای موجود
  • 39. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های هوشمند برای درک منطق توصیه‌ها
  • 40. آینده‌نگری در طراحی سامانه‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی مولد

📚 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.