اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند در بستر ابری گوگل برای کسب‌وکارهای دیجیتال

کتاب پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند در بستر ابری گوگل برای کسب‌وکارهای دیجیتال

تگ‌ها: Google Cloud Platform تجارت الکترونیک تحلیل داده‌های کلان رایانش ابری سامانه‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی هوشمند علم داده گوگل کلاود 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 پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند در بستر ابری گوگل برای کسب‌وکارهای دیجیتال

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: سامانه‌های توصیه‌گر و شخصی‌سازی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و ضرورت‌های پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر در کسب‌وکارهای دیجیتال
  • 2. معماری کلان سامانه‌های توصیه‌گر در بستر ابری گوگل
  • 3. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده گوگل کلود
  • 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های کلان برای مدل‌های توصیه‌گر
  • 5. انواع روش‌های فیلترینگ مشارکتی در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 6. تحلیل و بررسی روش‌های فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 7. تکنیک‌های مدل‌سازی ماتریس‌های بازخورد کاربر و کالا
  • 8. پیاده‌سازی الگوریتم‌های فاکتورگیری ماتریسی در محیط ابری
  • 9. استفاده از سرویس BigQuery برای تحلیل داده‌های حجیم کاربران
  • 10. معرفی سرویس Vertex AI و نقش آن در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
  • 11. آموزش مدل‌های توصیه‌گر با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق
  • 12. پیاده‌سازی مدل‌های توصیه‌گر توالی‌محور برای پیش‌بینی رفتار کاربر
  • 13. استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی برای افزایش دقت پیشنهادات
  • 14. مدیریت چالش شروع سرد در سامانه‌های توصیه‌گر جدید
  • 15. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین ابری
  • 16. ارزیابی عملکرد سامانه‌های توصیه‌گر با معیارهای دقت و فراخوانی
  • 17. استفاده از معیارهای کسب‌وکار برای سنجش اثربخشی سیستم توصیه‌گر
  • 18. آماده‌سازی خط لوله داده برای پردازش بلادرنگ و دسته‌ای
  • 19. مستقر کردن مدل‌های توصیه‌گر در محیط تولید با استفاده از Vertex AI Pipelines
  • 20. مانیتورینگ و نظارت بر دقت مدل‌های مستقر شده در بستر ابری
  • 21. مدیریت تغییرات رفتار کاربران و بازآموزی مدل‌ها
  • 22. حفظ حریم خصوصی کاربران در تحلیل داده‌های کلان مطابق با استانداردهای امنیتی
  • 23. بهینه‌سازی هزینه و منابع پردازشی در سرویس‌های ابری گوگل
  • 24. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده برای تحلیل نتایج توصیه‌گر
  • 25. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده برای تجارت الکترونیک
  • 26. تحلیل داده‌های رفتاری مشتریان جهت بهبود نرخ تبدیل
  • 27. مقیاس‌پذیری سامانه‌های توصیه‌گر در مواجهه با ترافیک بالا
  • 28. استفاده از یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیاست‌های توصیه‌گری
  • 29. یکپارچه‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر با پایگاه‌های داده توزیع‌شده
  • 30. بررسی اخلاق در طراحی الگوریتم‌های هوشمند و رعایت عدالت در پیشنهادات
  • 31. مطالعه موردی پیاده‌سازی یک سامانه توصیه‌گر برای فروشگاه‌های دیجیتال داخلی
  • 32. ارائه پیشنهادات هوشمند در بستر اپلیکیشن‌های موبایل
  • 33. تکنیک‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای بهبود توصیه‌ها
  • 34. کاربرد تحلیل احساسات در شخصی‌سازی پیشنهادات کالا
  • 35. مدیریت خطاها و استثنائات در سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
  • 36. به‌کارگیری مدل‌های Transformer در پردازش متن برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. امنیت داده‌ها و حفاظت از اطلاعات کاربران در فرآیند تحلیل
  • 38. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر ویژگی‌های زمانی
  • 39. ارائه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد مدل به مدیران کسب‌وکار
  • 40. نقشه راه توسعه و بهبود مستمر سامانه‌های توصیه‌گر هوشمند

📚 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.