کتاب ساخت ویجت‌های پیشنهاددهی شخصی‌سازی‌شده با هوش مصنوعی

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 ساخت ویجت‌های پیشنهاددهی شخصی‌سازی‌شده با هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و سیستم‌های توصیه‌گر

موضوع میانی: طراحی و توسعه سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. معماری ویجت‌های پیشنهاددهی شخصی‌سازی‌شده
  • 3. شناخت نیازها و اهداف سیستم توصیه‌گر
  • 4. مدل‌سازی پروفایل کاربران
  • 5. جمع‌آوری داده‌های تعامل کاربران
  • 6. تحلیل رفتار کاربران در وب
  • 7. مدل‌سازی ترجیحات و علایق کاربران
  • 8. ویژگی‌سازی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. مهندسی ویژگی برای کاربران و آیتم‌ها
  • 10. مدیریت داده‌های آیتم‌ها و محتوا
  • 11. ساخت ماتریس کاربر-آیتم
  • 12. فیلترسازی مبتنی بر محتوا
  • 13. فیلترسازی مشارکتی
  • 14. توصیه‌گر مبتنی بر محبوبیت
  • 15. مدل‌های مبتنی بر شباهت
  • 16. محاسبه شباهت کاربران و آیتم‌ها
  • 17. رتبه‌بندی و امتیازدهی پیشنهادها
  • 18. ترکیب روش‌های مختلف توصیه‌گری
  • 19. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 20. مدیریت مسئله شروع سرد کاربران
  • 21. مدیریت مسئله شروع سرد آیتم‌ها
  • 22. مدیریت داده‌های ناقص و کم‌تراکم
  • 23. شخصی‌سازی بر اساس زمینه کاربر
  • 24. توصیه‌گری مبتنی بر زمان و موقعیت
  • 25. توصیه‌گری بلادرنگ
  • 26. به‌روزرسانی لحظه‌ای پروفایل کاربر
  • 27. طراحی الگوریتم تولید پیشنهاد
  • 28. طراحی الگوریتم رتبه‌بندی توصیه‌ها
  • 29. تنظیم وزن عوامل شخصی‌سازی
  • 30. تنوع‌بخشی به نتایج توصیه
  • 31. کنترل تازگی و مرتبط‌بودن پیشنهادها
  • 32. جلوگیری از تکرار پیشنهادها
  • 33. بهینه‌سازی تجربه کاربری ویجت توصیه‌گر
  • 34. طراحی رابط کاربری ویجت پیشنهاددهی
  • 35. نمایش توضیح‌پذیر پیشنهادها
  • 36. طراحی ویجت‌های واکنش‌گرا
  • 37. توسعه ویجت برای صفحات مختلف وب
  • 38. اتصال ویجت به API توصیه‌گر
  • 39. طراحی API برای سرویس پیشنهاددهی
  • 40. مدیریت درخواست‌های توصیه در سمت سرور
  • 41. کش‌کردن نتایج پیشنهادها
  • 42. بهینه‌سازی زمان پاسخ ویجت
  • 43. پردازش پیشنهادها در مقیاس بالا
  • 44. معماری میکروسرویسی برای سیستم توصیه‌گر
  • 45. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های توصیه‌گر
  • 46. مدیریت رویدادهای کاربر برای شخصی‌سازی
  • 47. استفاده از داده‌های کلیک و تعامل
  • 48. تحلیل نرخ کلیک پیشنهادها
  • 49. اندازه‌گیری نرخ تبدیل توصیه‌ها
  • 50. ارزیابی دقت سیستم توصیه‌گر
  • 51. معیارهای Precision و Recall در توصیه‌گری
  • 52. معیارهای MAP و NDCG
  • 53. ارزیابی تنوع و پوشش پیشنهادها
  • 54. طراحی آزمایش A/B برای ویجت‌های توصیه‌گر
  • 55. تحلیل نتایج آزمایش‌های A/B
  • 56. بهینه‌سازی توصیه‌گر بر اساس بازخورد کاربران
  • 57. یادگیری آنلاین از رفتار کاربران
  • 58. مدیریت بازخورد صریح و ضمنی
  • 59. شناسایی سوگیری در داده‌های توصیه‌گر
  • 60. کاهش سوگیری محبوبیت
  • 61. حفاظت از حریم خصوصی کاربران
  • 62. ناشناس‌سازی داده‌های شخصی‌سازی
  • 63. امنیت APIهای توصیه‌گر
  • 64. مدیریت رضایت و کنترل داده‌های کاربر
  • 65. مانیتورینگ عملکرد سیستم توصیه‌گر
  • 66. ثبت و تحلیل خطاهای ویجت
  • 67. پایش کیفیت پیشنهادها در محیط عملیاتی
  • 68. طراحی داشبورد ارزیابی توصیه‌ها
  • 69. بهینه‌سازی مستمر مدل و ویجت
  • 70. ساخت نمونه عملی ویجت توصیه‌گر شخصی‌سازی‌شده
  • 71. استقرار ویجت در محیط تولید
  • 72. توسعه معماری قابل توسعه برای سیستم‌های 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.