اکسپرس 24
کتاب منطق در سیستم‌های پیشنهادگر: اصول، الگوریتم‌ها و کاربردها

کتاب منطق در سیستم‌های پیشنهادگر: اصول، الگوریتم‌ها و کاربردها

تگ‌ها: الگوریتم پیشنهادگر پیشنهاد دهنده هوشمند تحلیل داده داده کاوی سیستم پیشنهادگر سیستم های هوشمند منطق پیشنهادگر منطق ریاضی هوش مصنوعی 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 منطق در سیستم‌های پیشنهادگر: اصول، الگوریتم‌ها و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها

موضوع میانی: سیستم‌های هوشمند پیشنهادگر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پیشنهادگر
  • 2. داده‌ها و انواع آن‌ها در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 3. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌ها برای سیستم‌های پیشنهادگر
  • 4. متریک‌های ارزیابی سیستم‌های پیشنهادگر
  • 5. فیلترینگ مشارکتی: مبانی و الگوریتم‌ها
  • 6. فیلترینگ مبتنی بر محتوا: مبانی و الگوریتم‌ها
  • 7. مدل‌های مبتنی بر دانش در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 8. سیستم‌های پیشنهادگر ترکیبی: رویکردها و چالش‌ها
  • 9. ماتریس فاکتورسازی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 10. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 11. روش‌های مبتنی بر همسایگی در فیلترینگ مشارکتی
  • 12. روش‌های مبتنی بر مدل در فیلترینگ مشارکتی
  • 13. بررسی الگوریتم k-نزدیک‌ترین همسایه (k-NN)
  • 14. روش‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد سیستم‌های پیشنهادگر
  • 15. یادگیری ماشین در سیستم‌های پیشنهادگر: معرفی
  • 16. درخت‌های تصمیم‌گیری در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 17. جنگل تصادفی در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 21. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 22. یادگیری عمیق در سیستم‌های پیشنهادگر: مفاهیم و کاربردها
  • 23. Autoencoders و کاربرد آن‌ها در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 24. مدل‌های embedding در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 25. Word2Vec و Doc2Vec برای سیستم‌های پیشنهادگر
  • 26. سیستم‌های پیشنهادگر مبتنی بر گراف
  • 27. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 28. مدل‌های بیزی در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 29. استفاده از منطق فازی در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 30. منطق مرتبه اول و سیستم‌های پیشنهادگر
  • 31. استدلال مبتنی بر مورد (CBR) در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 32. سیستم‌های پیشنهادگر آگاه از متن (Context-Aware)
  • 33. سیستم‌های پیشنهادگر مبتنی بر موقعیت مکانی
  • 34. سیستم‌های پیشنهادگر مبتنی بر زمان
  • 35. سیستم‌های پیشنهادگر مبتنی بر احساسات
  • 36. سیستم‌های پیشنهادگر مبتنی بر شبکه اجتماعی
  • 37. توصیه‌گرهای گروهی (Group Recommendation)
  • 38. توصیه‌گرهای توالی‌ای (Sequential Recommendation)
  • 39. توصیه‌گرهای چند هدفه (Multi-Objective Recommendation)
  • 40. توصیه‌گرهای تعاملی (Interactive Recommendation)
  • 41. تکنیک‌های افزایش تنوع در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 42. تکنیک‌های توضیح‌پذیری در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 43. حل مسئله شروع سرد (Cold Start Problem)
  • 44. مقابله با داده‌های پراکنده (Sparsity) در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 45. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های پیشنهادگر
  • 46. استفاده از داده‌های ضمنی (Implicit Data) در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 47. سیستم‌های پیشنهادگر در تجارت الکترونیک
  • 48. سیستم‌های پیشنهادگر در شبکه‌های اجتماعی
  • 49. سیستم‌های پیشنهادگر در سیستم‌های خبری
  • 50. سیستم‌های پیشنهادگر در خدمات پخش ویدئو
  • 51. سیستم‌های پیشنهادگر در حوزه سلامت
  • 52. چالش‌ها و روندهای آینده در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 53. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای سیستم‌های پیشنهادگر
  • 54. پیاده‌سازی یک سیستم پیشنهادگر ساده با پایتون
  • 55. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های پیشنهادگر در مقیاس بزرگ
  • 56. استفاده از داده‌کاوی برای بهبود سیستم‌های پیشنهادگر
  • 57. تکنیک‌های ارزیابی آفلاین و آنلاین سیستم‌های پیشنهادگر
  • 58. تفسیر نتایج ارزیابی سیستم‌های پیشنهادگر
  • 59. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 60. مسائل اخلاقی در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 61. بهبود تجربه کاربری در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 62. استفاده از سیستم‌های پیشنهادگر در بازاریابی
  • 63. تحلیل رفتار کاربر در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 64. مبانی نظری سیستم‌های پیشنهادگر
  • 65. روش‌های ارتقای سیستم‌های پیشنهادگر
  • 66. آینده سیستم‌های پیشنهادگر و هوش مصنوعی

📚 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.