اکسپرس 24
کتاب تحلیل داده‌های توصیه‌گر با رویکردهای هوش مصنوعی

کتاب تحلیل داده‌های توصیه‌گر با رویکردهای هوش مصنوعی

تگ‌ها: آینده هوش مصنوعی تحلیل پیش‌بینی تحلیل داده داده کاوی داده‌کاوی پیشرفته سیستم‌های توصیه گر علم داده هوش مصنوعی هوش مصنوعی در تحلیل داده 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 تحلیل داده‌های توصیه‌گر با رویکردهای هوش مصنوعی

موضوع کلی: آینده‌نگری و پیامدهای انتخاب

موضوع میانی: آینده تأثیر هوش مصنوعی بر تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. داده‌های مورد نیاز در تحلیل توصیه‌گر
  • 3. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. معرفی روش‌های فیلترینگ مشارکتی
  • 5. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
  • 6. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم
  • 7. محاسبه شباهت بین کاربران و آیتم‌ها
  • 8. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. ماتریس فاکتورسازی (Matrix Factorization)
  • 10. روش‌های کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 11. روش‌های مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 12. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و مبتنی بر محتوا
  • 13. سیستم‌های توصیه‌گر هیبریدی
  • 14. استفاده از یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 15. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 16. درخت‌های تصمیم‌گیری و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 17. شبکه‌های عصبی و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 18. معماری Autoencoder برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 19. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
  • 20. تحلیل داده‌های ضمنی (Implicit Data) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 21. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک
  • 22. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی
  • 23. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در سیستم‌های پخش ویدئو
  • 24. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر در سیستم‌های خبری
  • 25. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
  • 26. تکنیک‌های مقابله با مشکل شروع سرد (Cold Start)
  • 27. توصیه‌های وابسته به زمینه (Context-Aware Recommendations)
  • 28. توصیه‌های مبتنی بر زمان (Time-Aware Recommendations)
  • 29. توصیه‌های مبتنی بر مکان (Location-Aware Recommendations)
  • 30. توصیه‌های مبتنی بر احساسات (Sentiment-Aware Recommendations)
  • 31. توصیه‌های چندوجهی (Multimodal Recommendations)
  • 32. استفاده از داده‌های بازخورد (Feedback Data) در توصیه‌ها
  • 33. بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر برای مقیاس‌پذیری
  • 34. استقرار و مانیتورینگ سیستم‌های توصیه‌گر
  • 35. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل توصیه‌گر
  • 36. کار با کتابخانه Surprise در پایتون
  • 37. کار با کتابخانه LightFM در پایتون
  • 38. کار با کتابخانه TensorFlow Recommenders
  • 39. تفسیرپذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 40. مراحل توسعه یک سیستم توصیه‌گر کامل
  • 41. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. تکنیک‌های ارتقاء دقت توصیه‌ها
  • 43. مقایسه روش‌های مختلف توصیه‌گر
  • 44. تکنیک‌های مدیریت داده‌های بزرگ در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 45. استفاده از محاسبات ابری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. حفظ حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. مباحث اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. تکنیک‌های مقابله با فیلتر حباب (Filter Bubble)
  • 49. تکنیک‌های مقابله با سوگیری (Bias) در توصیه‌ها
  • 50. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 53. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. تکنیک‌های شخصی‌سازی پیشرفته
  • 55. تحلیل رفتار کاربران و الگوهای خرید
  • 56. تکنیک‌های کشف قوانین وابستگی (Association Rule Mining)
  • 57. تکنیک‌های تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
  • 58. بهینه‌سازی توصیه‌ها با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 59. بررسی موردی سیستم‌های توصیه‌گر موفق
  • 60. تحلیل و مقایسه عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر در صنایع مختلف
  • 61. روش‌های جمع‌آوری داده‌های بازخورد کاربران
  • 62. طراحی رابط کاربری موثر برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. تکنیک‌های تست A/B در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 64. استفاده از شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. تکنیک‌های تحلیل داده‌های جریانی (Stream Data) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای توصیه‌ها
  • 67. تکنیک‌های تشخیص تقلب در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. تکنیک‌های افزایش تعامل کاربران با سیستم توصیه‌گر
  • 69. تکنیک‌های ارائه توصیه‌های متنوع و غیرمنتظره
  • 70. تکنیک‌های مقابله با حملات (Attacks) در 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.