اکسپرس 24
کتاب موتورهای توصیهٔ موسیقی و ویدئو

کتاب موتورهای توصیهٔ موسیقی و ویدئو

تگ‌ها: collaborative filtering content-based filtering deep learning matrix factorization music recommendation recommender system video recommendation توصیه‌گر سیستم توصیه‌گر فیلترینگ محتوایی فیلترینگ مشارکتی موسیقی ویدئو یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 موتورهای توصیهٔ موسیقی و ویدئو

موضوع کلی: سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته

موضوع میانی: کاربردهای سیستم‌های توصیه‌گر (Applications of Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر موتورهای توصیه موسیقی و ویدئو
  • 2. داده‌کاوی و تحلیل رفتار کاربر در پلتفرم‌های موسیقی و ویدئو
  • 3. مجموعه‌داده‌های موسیقی و ویدئو: منابع و ویژگی‌ها
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای سیستم‌های توصیه موسیقی و ویدئو
  • 5. تکنیک‌های فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering) در موسیقی و ویدئو
  • 6. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر (User-Based)
  • 7. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم (Item-Based)
  • 8. تکنیک‌های فیلترینگ محتوایی (Content-Based Filtering) در موسیقی و ویدئو
  • 9. استفاده از ویژگی‌های صوتی موسیقی در فیلترینگ محتوایی
  • 10. استفاده از فراداده ویدئو (Metadata) در فیلترینگ محتوایی
  • 11. مدل‌های ماتریسی (Matrix Factorization) برای توصیه‌های موسیقی و ویدئو
  • 12. SVD (Singular Value Decomposition) در سیستم‌های توصیه موسیقی
  • 13. NMF (Non-negative Matrix Factorization) در سیستم‌های توصیه ویدئو
  • 14. روش‌های ترکیبی (Hybrid Approaches) در توصیه‌های موسیقی و ویدئو
  • 15. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و فیلترینگ محتوایی
  • 16. تکنیک‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) برای توصیه‌های موسیقی و ویدئو
  • 17. Autoencoders برای یادگیری نمایش‌های پنهان (Latent Representations)
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل محتوای ویدئو
  • 19. شبکه‌های عصبی تکراری (RNN) برای مدل‌سازی توالی‌های موسیقی و ویدئو
  • 20. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Recommender Systems) در موسیقی و ویدئو
  • 21. توصیه‌های مبتنی بر زمینه (Context-Aware Recommendations) در موسیقی و ویدئو
  • 22. توصیه‌های مبتنی بر زمان (Time-Aware Recommendations) در موسیقی و ویدئو
  • 23. توصیه‌های مبتنی بر موقعیت مکانی (Location-Aware Recommendations) در موسیقی و ویدئو
  • 24. توصیه‌های مبتنی بر احساسات (Sentiment-Aware Recommendations) در موسیقی و ویدئو
  • 25. ارزیابی سیستم‌های توصیه موسیقی و ویدئو
  • 26. معیارهای ارزیابی: Precision, Recall, F1-score, NDCG
  • 27. تست A/B و ارزیابی آنلاین سیستم‌های توصیه
  • 28. چالش‌های سیستم‌های توصیه موسیقی و ویدئو: Cold Start Problem
  • 29. راه‌حل‌های Cold Start Problem
  • 30. تنوع (Diversity) در توصیه‌ها
  • 31. تازگی (Novelty) در توصیه‌ها
  • 32. توضیح‌پذیری (Explainability) توصیه‌ها
  • 33. توصیه‌های شخصی‌سازی شده (Personalized Recommendations)
  • 34. توصیه‌های گروهی (Group Recommendations)
  • 35. توصیه‌های تعاملی (Interactive Recommendations)
  • 36. توصیه‌های مبتنی بر پلتفرم‌های اجتماعی (Social Recommender Systems)
  • 37. تکنیک‌های افزایش رتبه (Ranking Techniques) در سیستم‌های توصیه
  • 38. یادگیری برای رتبه‌بندی (Learning to Rank)
  • 39. بهینه‌سازی توصیه‌ها برای اهداف تجاری (Business Optimization)
  • 40. استفاده از سیستم‌های توصیه در Spotify
  • 41. استفاده از سیستم‌های توصیه در YouTube
  • 42. استفاده از سیستم‌های توصیه در Netflix
  • 43. استفاده از سیستم‌های توصیه در Apple Music
  • 44. تحلیل رفتار کاربران در پلتفرم‌های پخش زنده (Live Streaming)
  • 45. توصیه‌های ویدئوهای کوتاه (Short-Form Video Recommendations)
  • 46. توصیه‌های موسیقی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Powered Music Recommendations)
  • 47. توصیه‌های ویدئو مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Powered Video Recommendations)
  • 48. آینده موتورهای توصیه موسیقی و ویدئو

📚 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.