کتاب یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر با مدل‌های زبانی بزرگ

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر با مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 4. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. معماری‌های پایه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 6. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 8. مجموعه داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها در توصیه‌گرها
  • 10. روش‌های سنتی فیلترینگ مشارکتی
  • 11. روش‌های مبتنی بر محتوا در توصیه‌گرها
  • 12. ترکیب روش‌های فیلترینگ مشارکتی و محتوا
  • 13. مدل‌های یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در توصیه‌گرها
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی در توصیه‌گرها
  • 16. ترنسفورمرها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 17. معرفی یادگیری تقویتی
  • 18. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 19. فرایند یادگیری در یادگیری تقویتی
  • 20. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 21. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 24. یادگیری Q
  • 25. یادگیری Deep Q (DQN)
  • 26. بهینه‌سازی DQN
  • 27. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 28. گرادیان سیاست
  • 29. Actor-Critic
  • 30. الگوریتم‌های Actor-Critic پیشرفته
  • 31. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 32. یادگیری تقویتی برای کشف محصول
  • 33. بهینه‌سازی تجربه کاربری با RL
  • 34. یادگیری تقویتی برای پیشنهادهای شخصی‌سازی شده
  • 35. مدل‌سازی تعامل کاربر-سیستم با RL
  • 36. نمایش فضای حالت در RL برای توصیه‌گرها
  • 37. نمایش فضای عمل در RL برای توصیه‌گرها
  • 38. تابع پاداش در RL برای توصیه‌گرها
  • 39. طراحی تابع پاداش مؤثر
  • 40. چالش‌های طراحی تابع پاداش
  • 41. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر پویا
  • 42. مدل‌سازی تغییر رفتار کاربر
  • 43. یادگیری تقویتی برای توصیه‌های چند هدفه
  • 44. توصیه‌های متنوع و جذاب
  • 45. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر RL
  • 46. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 47. چالش‌های پیاده‌سازی RL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. مقیاس‌پذیری
  • 49. تفسیرپذیری مدل‌های RL
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 51. معماری ترنسفورمر در LLMs
  • 52. آموزش و تنظیم دقیق LLMs
  • 53. کاربردهای LLMs در پردازش زبان طبیعی
  • 54. LLMs به عنوان منبع اطلاعات
  • 55. LLMs در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. استفاده از LLMs برای درک محتوا
  • 57. استفاده از LLMs برای تولید توضیحات محصول
  • 58. ادغام LLMs با سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. رویکردهای مبتنی بر LLMs در توصیه‌گرها
  • 60. توصیه‌گرهای مبتنی بر LLMs بدون RL
  • 61. توصیه‌گرهای مبتنی بر LLMs با RL
  • 62. تولید توصیه‌ها با LLMs
  • 63. بهبود درک کاربر با LLMs
  • 64. مدل‌سازی ترجیحات کاربر با LLMs
  • 65. استفاده از LLMs برای تولید بازخورد
  • 66. یادگیری تقویتی با LLMs برای توصیه‌گرها
  • 67. تلفیق RL و LLMs
  • 68. معماری‌های ترکیبی RL-LLM
  • 69. طراحی تابع پاداش با استفاده از LLMs
  • 70. استفاده از LLMs برای ارزیابی توصیه‌ها
  • 71. چالش‌های ادغام RL و LLMs
  • 72. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RL-LLM
  • 73. کارایی محاسباتی
  • 74. مطالعات موردی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر RL-LLM
  • 75. کاربرد در تجارت الکترونیک
  • 76. کاربرد در رسانه‌های اجتماعی
  • 77. کاربرد در پلتفرم‌های محتوایی
  • 78. آینده سیستم‌های توصیه‌گر با RL و LLMs
  • 79. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 80. مسائل اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. حریم خصوصی کاربران
  • 82. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. کاهش سوگیری با RL و LLMs
  • 84. مباحث پیشرفته در RL برای توصیه‌گرها
  • 85. یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 86. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 87. یادگیری تقویتی با اکتشاف ناایمن
  • 88. مباحث پیشرفته در LLMs برای توصیه‌گرها
  • 89. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص
  • 90. تولید متن خلاقانه برای توصیه‌ها
  • 91. ارزیابی کیفی توصیه‌های تولید شده توسط LLMs
  • 92. کاربرد RL و LLMs در توصیه‌های مبتنی بر دانش
  • 93. ادغام دانش خارجی در توصیه‌گرها
  • 94. یادگیری تقویتی برای استدلال مبتنی بر دانش
  • 95. مدل‌سازی پرسش و پاسخ با LLMs در توصیه‌گرها
  • 96. سیستم‌های توصیه‌گر قابل توضیح با RL و LLMs
  • 97. تولید توضیحات برای توصیه‌ها
  • 98. افزایش اعتماد کاربر به توصیه‌ها
  • 99. آموزش عملی: پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر ساده با RL
  • 100. آموزش عملی: ادغام اولیه LLM در 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.