اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع سامانه‌های توصیه‌گر با AWS: از مفاهیم پایه تا استقرار عملی

کتاب آموزش جامع سامانه‌های توصیه‌گر با AWS: از مفاهیم پایه تا استقرار عملی

تگ‌ها: AWS AI AWS دانش‌محور استقرار سامانه توصیه‌گر پیاده‌سازی توصیه‌گر سامانه توصیه‌گر AWS طراحی سامانه توصیه‌گر هوش مصنوعی AWS یادگیری ماشین AWS

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 آموزش جامع سامانه‌های توصیه‌گر با AWS: از مفاهیم پایه تا استقرار عملی

موضوع کلی: سامانه‌های توصیه‌گر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. سامانه‌های توصیه‌گر و کاربردهای آن در دنیای واقعی
  • 2. معرفی معماری سامانه توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 3. انواع فیلتر کردن در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 4. فیلتر کردن مبتنی بر محتوا: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 5. فیلتر کردن همکارانه: رویکردهای مبتنی بر کاربر و آیتم
  • 6. روش‌های کاهش ابعاد در فیلتر همکارانه
  • 7. معرفی بردارهای تعبیه شده (Embeddings) در توصیه‌گرها
  • 8. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی تعاملات کاربر-آیتم
  • 9. مدل‌های فاکتورگیری ماتریس (Matrix Factorization) و پیاده‌سازی
  • 10. معرفی الگوریتم‌های مبتنی بر محتوا با TF-IDF
  • 11. استفاده از Word2Vec و Doc2Vec در توصیه محتوا
  • 12. مدل‌های ترکیبی (Hybrid) و مزایای آن‌ها
  • 13. معرفی AWS SageMaker برای ساخت مدل‌های توصیه‌گر
  • 14. آماده‌سازی داده‌ها با AWS Glue و ETL
  • 15. ذخیره‌سازی و مدیریت دادههای کاربران با Amazon DynamoDB
  • 16. استفاده از Amazon S3 برای داده‌های آموزشی
  • 17. طراحی خط لوله داده (Data Pipeline) در AWS
  • 18. پیاده‌سازی فیلتر همکارانه با Apache Spark روی Amazon EMR
  • 19. ساخت مدل فاکتورگیری ماتریس با AWS SageMaker
  • 20. استفاده از Amazon Personalize برای توصیه بدون کدنویسی سنگین
  • 21. پیکربندی مجموعه داده در Amazon Personalize
  • 22. آموزش مدل با Amazon Personalize AutoML
  • 23. توصیه بلادرنگ با Amazon Personalize Real-Time
  • 24. مدیریت کمپین‌ها و رویدادها در Amazon Personalize
  • 25. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های توصیه‌گر
  • 26. ارزیابی مدل با معیارهای Precision و Recall
  • 27. معیارهای NDCG و Mean Average Precision در توصیه‌گرها
  • 28. تست A/B و ارزیابی عملکرد سامانه
  • 29. مدیریت Cold Start در کاربران و آیتم‌های جدید
  • 30. روش‌های کاهش Cold Start با داده‌های جمعیتی
  • 31. معرفی Recommendation Engines در AWS Lambda
  • 32. استقرار مدل با استفاده از AWS SageMaker Endpoint
  • 33. طراحی API برای سامانه توصیه‌گر با API Gateway
  • 34. مدیریت مقیاس‌پذیری با AWS Auto Scaling
  • 35. ذخیره‌سازی نتایج توصیه در Amazon ElastiCache
  • 36. استفاده از Amazon Kinesis برای داده‌های جریانی
  • 37. یکپارچه‌سازی با پایگاه داده رابطه‌ای Amazon RDS
  • 38. معرفی Amazon Neptune برای داده‌های گرافی در توصیه
  • 39. مدل‌سازی گراف اجتماعی با Graph Neural Networks
  • 40. استفاده از Amazon Redshift برای تحلیل داده‌های توصیه
  • 41. مدیریت خطا و لاگ‌گیری با AWS CloudWatch
  • 42. امنیت داده‌ها و مجوزهای دسترسی در AWS
  • 43. رمزگذاری داده‌های حساس کاربران
  • 44. مدیریت هویت و دسترسی با AWS IAM
  • 45. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استقرار سامانه توصیه‌گر
  • 46. تست بار و عملکرد سامانه با AWS Load Testing
  • 47. یکپارچه‌سازی سامانه توصیه‌گر با وب‌سایت و اپلیکیشن
  • 48. توصیه شخصی‌سازی شده مبتنی بر رفتار کاربر
  • 49. مدل‌سازی توالی رفتار کاربر با RNN
  • 50. استفاده از ترنسفورمرها در توصیه‌های دنباله‌ای
  • 51. معرفی مدل‌های جدید مانند BERT4Rec
  • 52. توصیه در حوزه تجارت الکترونیک و فروشگاه‌های آنلاین
  • 53. توصیه محتوا در پلتفرم‌های ویدیویی و خبری
  • 54. توصیه دوستان و شبکه‌های اجتماعی
  • 55. توصیه مکان و خدمات مبتنی بر موقعیت
  • 56. معرفی موتورهای توصیه در AWS Marketplace
  • 57. خودکارسازی فرایند استقرار با AWS CodePipeline
  • 58. مدیریت نسخه‌های مدل با AWS Model Registry
  • 59. مانیتورینگ و هشداردهی با Amazon CloudWatch Alarms
  • 60. بازیابی مدل در صورت کاهش عملکرد
  • 61. بهبود مستمر مدل با بازخورد کاربران
  • 62. تحلیل داده‌های بازخورد و تنظیم مجدد مدل
  • 63. استفاده از AWS Step Functions برای گردش کار توصیه
  • 64. توصیه در مقیاس بزرگ با معماری Microservices
  • 65. معرفی Amazon ECS و EKS برای استقرار کانتینری
  • 66. مدیریت پایگاه داده NoSQL با Amazon DynamoDB Accelerator
  • 67. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجوهای توصیه
  • 68. مدل‌سازی کاربران ناشناس و کوکی‌ها
  • 69. توصیه مبتنی بر جلسه (Session-Based) با GRU
  • 70. معرفی کتابخانه TensorFlow Recommenders
  • 71. پیاده‌سازی مدل با PyTorch و AWS Deep Learning AMI
  • 72. استفاده از Amazon SageMaker Studio برای توسعه
  • 73. تست یکپارچه‌سازی سامانه توصیه‌گر
  • 74. مستندسازی و آموزش تیم برای نگهداری سامانه
  • 75. مدیریت خطاهای رایج در استقرار AWS
  • 76. معرفی AWS CloudFormation برای زیرساخت کد
  • 77. مدیریت رازها و کلیدهای API با AWS Secrets Manager
  • 78. توصیه مبتنی بر جمعیت شناختی و دموگرافیک
  • 79. مدل‌سازی سلیقه کاربر با خوشه‌بندی
  • 80. معرفی الگوریتم K-Means در توصیه‌گر
  • 81. استفاده از PCA برای کاهش ابعاد داده
  • 82. تحلیل رفتار کاربر با Cohort Analysis
  • 83. توصیه در محیط چندزبانه و چندفرهنگی
  • 84. مدیریت داده‌های پراکنده در سامانه توصیه‌گر
  • 85. بهبود کیفیت توصیه با فیلتر کردن نویز
  • 86. معرفی سامانه‌های توصیه‌گر مبتنی بر دانش
  • 87. مدل‌سازی روابط با Ontology و Semantic Web
  • 88. توصیه در حوزه سلامت و پزشکی (غیرتهاجمی)
  • 89. توصیه در آموزش و سیستم‌های یادگیری الکترونیکی
  • 90. مدیریت حریم خصوصی کاربران در سامانه توصیه‌گر
  • 91. رعایت قوانین حفاظت از داده‌ها در AWS
  • 92. تست نهایی و تحویل سامانه 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.