کتاب مبانی سیستم‌های توصیه‌گر: رویکردهای غیرشخصی‌سازی شده و مبتنی بر محتوا

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 مبانی سیستم‌های توصیه‌گر: رویکردهای غیرشخصی‌سازی شده و مبتنی بر محتوا

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. اهمیت سیستم‌های توصیه‌گر در دنیای امروز
  • 3. انواع سیستم‌های توصیه‌گر: دسته‌بندی کلی
  • 4. سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
  • 5. سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده
  • 6. رویکردهای مبتنی بر محتوا
  • 7. رویکردهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 8. ترکیب رویکردها
  • 9. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 10. مقدمه‌ای بر داده‌های مورد نیاز سیستم‌های توصیه‌گر
  • 11. انواع داده‌ها: داده‌های صریح و ضمنی
  • 12. جمع‌آوری داده‌ها: منابع و روش‌ها
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
  • 14. مدل‌سازی داده‌ها: ساختارهای داده‌ای مناسب
  • 15. ویژگی‌های آیتم‌ها: نمایش محتوای آیتم‌ها
  • 16. ویژگی‌های کاربران: نمایش علایق کاربران
  • 17. نمایش برداری ویژگی‌ها (Vector Space Model)
  • 18. تکنیک‌های تولید ویژگی از متن
  • 19. تکنیک‌های تولید ویژگی از تصاویر
  • 20. تکنیک‌های تولید ویژگی از صدا
  • 21. تکنیک‌های تولید ویژگی از داده‌های ساختاریافته
  • 22. تکنیک‌های تولید ویژگی از داده‌های ترکیبی
  • 23. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
  • 24. توصیه‌گرهای مبتنی بر محبوبیت
  • 25. توصیه‌گرهای مبتنی بر آیتم‌های پرطرفدار
  • 26. توصیه‌گرهای مبتنی بر روندهای روز
  • 27. توصیه‌گرهای مبتنی بر آیتم‌های جدید
  • 28. توصیه‌گرهای مبتنی بر تنوع
  • 29. توصیه‌گرهای مبتنی بر سادگی
  • 30. مزایای سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
  • 31. محدودیت‌های سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده
  • 32. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 33. مفهوم تطابق محتوا
  • 34. نمایش محتوای آیتم‌ها برای مقایسه
  • 35. نمایش محتوای آیتم‌ها با استفاده از بردار ویژگی
  • 36. محاسبه شباهت بین آیتم‌ها
  • 37. الگوریتم‌های محاسبه شباهت: شباهت کسینوسی
  • 38. الگوریتم‌های محاسبه شباهت: شباهت اقلیدسی
  • 39. الگوریتم‌های محاسبه شباهت: شباهت ژاکارد
  • 40. یادگیری پروفایل کاربر از طریق محتوای آیتم‌های مورد علاقه
  • 41. ساخت پروفایل کاربر: رویکردهای ساده
  • 42. ساخت پروفایل کاربر: رویکردهای وزنی
  • 43. ساخت پروفایل کاربر: رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 44. تولید توصیه‌ها بر اساس تطابق پروفایل کاربر با آیتم‌ها
  • 45. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 46. معیارهای ارزیابی: دقت (Precision)
  • 47. معیارهای ارزیابی: بازیابی (Recall)
  • 48. معیارهای ارزیابی: امتیاز F1
  • 49. معیارهای ارزیابی: میانگین دقت میانگین (MAP)
  • 50. معیارهای ارزیابی: پوشش (Coverage)
  • 51. معیارهای ارزیابی: تنوع (Diversity)
  • 52. معیارهای ارزیابی: تازگی (Novelty)
  • 53. مزایای سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 54. محدودیت‌های سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 55. مشکل شروع سرد (Cold Start Problem) در سیستم‌های مبتنی بر محتوا
  • 56. راهکارهای مقابله با مشکل شروع سرد
  • 57. بهبود مدل‌های مبتنی بر محتوا
  • 58. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 59. استفاده از شبکه‌های عصبی برای نمایش محتوا
  • 60. کاربرد سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا در حوزه‌های مختلف
  • 61. مثال‌های عملی: توصیه‌گر کتاب
  • 62. مثال‌های عملی: توصیه‌گر فیلم
  • 63. مثال‌های عملی: توصیه‌گر موسیقی
  • 64. مثال‌های عملی: توصیه‌گر محصولات فروشگاهی
  • 65. مثال‌های عملی: توصیه‌گر اخبار
  • 66. مثال‌های عملی: توصیه‌گر محتوای آموزشی
  • 67. مثال‌های عملی: توصیه‌گر مشاغل
  • 68. مثال‌های عملی: توصیه‌گر رویدادها
  • 69. مثال‌های عملی: توصیه‌گر سفر
  • 70. جمع‌بندی سیستم‌های توصیه‌گر غیرشخصی‌سازی شده و مبتنی بر محتوا
  • 71. مقدمه‌ای بر ترکیب رویکردها
  • 72. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems)
  • 73. مزایای رویکردهای ترکیبی
  • 74. چالش‌های رویکردهای ترکیبی
  • 75. آینده سیستم‌های توصیه‌گر
  • 76. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 77. حریم خصوصی کاربران
  • 78. سوگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. شفافیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 80. نقش هوش مصنوعی در توسعه سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 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.