اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری عمیق

کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری عمیق

تگ‌ها: الگوریتم توصیه‌گر تحلیل داده توصیه‌گر داده‌کاوی سیستم‌های پیشنهادگر شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی هوشمندسازی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های هوشمند تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. معماری کلی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. انواع داده‌های ورودی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. تکنیک‌های جمع‌آوری داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 6. مهندسی ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 8. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
  • 9. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلتر همکاری
  • 10. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش
  • 11. توصیه‌گرهای ترکیبی
  • 12. مفهوم یادگیری عمیق و کاربرد آن در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و اصول
  • 14. شبکه‌های عصبی پیش‌خور
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای توصیه‌گرها
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توصیه‌گرها
  • 17. Autoencoders و کاربرد آن‌ها در کاهش ابعاد داده
  • 18. مدل‌های Embedding در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 19. Word2Vec و Doc2Vec برای توصیه‌گرها
  • 20. TensorFlow: مقدمه‌ای و کاربرد در یادگیری عمیق
  • 21. Keras: کتابخانه‌ای برای ساده‌سازی یادگیری عمیق
  • 22. PyTorch: چارچوبی پویا برای یادگیری عمیق
  • 23. پیاده‌سازی یک توصیه‌گر ساده با استفاده از TensorFlow
  • 24. پیاده‌سازی یک توصیه‌گر مبتنی بر CNN با Keras
  • 25. پیاده‌سازی یک توصیه‌گر مبتنی بر RNN با PyTorch
  • 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Matrix Factorization
  • 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Neural Collaborative Filtering
  • 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر Attention Mechanisms
  • 29. تکنیک‌های Regularization در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
  • 31. مقابله با مشکل Cold Start در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
  • 33. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف
  • 34. Graph Neural Networks (GNN) برای توصیه‌گرها
  • 35. توصیه‌گرهای مبتنی بر Reinforcement Learning
  • 36. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Sequence-Aware
  • 37. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Context-Aware
  • 38. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Session-Based
  • 39. توصیه‌گرهای مبتنی بر Multi-Task Learning
  • 40. توصیه‌گرهای مبتنی بر Transfer Learning
  • 41. توصیه‌گرهای مبتنی بر Adversarial Learning
  • 42. تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
  • 44. ارزیابی آفلاین و آنلاین سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. آزمایش A/B و ارزیابی عملکرد توصیه‌گرها در محیط واقعی
  • 46. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. بهینه‌سازی عملکرد توصیه‌گرها برای داده‌های بزرگ
  • 48. استفاده از توصیه‌گرها در تجارت الکترونیک
  • 49. استفاده از توصیه‌گرها در سیستم‌های پخش ویدئو
  • 50. استفاده از توصیه‌گرها در شبکه‌های اجتماعی
  • 51. استفاده از توصیه‌گرها در سیستم‌های خبری
  • 52. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. چالش‌ها و آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر کامل با استفاده از داده‌های واقعی
  • 55. بهبود مستمر سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از بازخورد کاربران
  • 56. تکنیک‌های مدیریت داده و پایگاه داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. استفاده از Cloud Computing برای پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Transformer
  • 59. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های BERT
  • 60. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های GPT
  • 61. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده مبتنی بر پروفایل‌های کاربران
  • 62. توصیه‌گرهای مبتنی بر تاریخچه تعاملات کاربران
  • 63. توصیه‌گرهای مبتنی بر تحلیل احساسات کاربران
  • 64. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Knowledge Graph
  • 65. توصیه‌گرهای مبتنی بر داده‌های چندرسانه‌ای (تصویر، صدا، ویدئو)
  • 66. توصیه‌گرهای مبتنی بر مدل‌های Hybrid با استفاده از رویکردهای مختلف یادگیری ماشین

📚 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.