آموزش ساخت پیشنهاد دهنده با هوش مصنوعی

در دنیای امروز، سیستم های پیشنهاد دهنده نقش مهمی در تجربه کاربری و افزایش تعامل کاربران با محصولات و خدمات دیجیتالی ایفا می کنند. دوره آموزشی “ساخت پیشنهاد دهنده هوش مصنوعی” یکی از منابع جامع و کاربردی برای کسانی است که می خواهند در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تخصص کسب کنند. این دوره که توسط لیندا تهیه شده است، شما را با مبانی، روش ها و ابزارهای مختلفی که برای ساخت یک سیستم پیشنهاد دهنده مورد نیاز است، آشنا می کند. در ادامه به بررسی دقیق تر محتوای این دوره می پردازیم.

مقدمه (Introduction)

در این بخش، مقدمه ای بر سیستم های پیشنهاد دهنده و اهمیت آن ها در دنیای دیجیتال ارائه می شود. این ویدیو به شما کمک می کند تا با اهداف کلی دوره آشنا شوید و بفهمید چرا یادگیری این مهارت ها برای آینده شغلی شما مفید است. سیستم های پیشنهاد دهنده به شکل های مختلفی مانند پیشنهاد محصولات، فیلم ها، موسیقی و حتی محتوای آموزشی به کار می روند.

اصول ساخت پیشنهاد دهنده (The Basics of Making Recommendations)

در این ویدیو، به مبانی و اصول اولیه ساخت سیستم های پیشنهاد دهنده پرداخته می شود. شما با مفاهیم اساسی مانند فیلترگذاری محتوا، فیلترگذاری همکارانه و ترکیبی آشنا می شوید. این اصول به شما کمک می کنند تا بفهمید چگونه می توان از داده های کاربران برای ارائه پیشنهادات شخصی سازی شده استفاده کرد.

روش های ساخت پیشنهاد دهنده (Ways of Making Recommendations)

این بخش به بررسی روش های مختلف ساخت پیشنهاد دهنده می پردازد. از روش های سنتی مانند فیلترگذاری مبتنی بر محتوا تا روش های پیشرفته تر مانند فیلترگذاری همکارانه و استفاده از الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشین، همه در این بخش پوشش داده می شوند. این ویدیو به شما کمک می کند تا با مزایا و معایب هر روش آشنا شوید و بهترین روش را برای نیازهای خاص خود انتخاب کنید.

آشنایی با ابزارها (Getting to Know Our Tools)

در این ویدیو، ابزارها و تکنولوژی های مختلفی که برای ساخت سیستم های پیشنهاد دهنده استفاده می شوند معرفی می گردند. شما با نرم افزارها و کتابخانه های مختلفی مانند TensorFlow، Scikit-Learn و غیره آشنا می شوید. این بخش به شما کمک می کند تا با محیط کاری خود راحت تر کار کنید و ابزارهای مناسبی را برای پروژه خود انتخاب کنید.

ساخت چهارچوب سیستم پیشنهاد دهنده (Building the Framework for Our Recommendation System)

این بخش به شما نشان می دهد که چگونه می توانید چهارچوب اصلی سیستم پیشنهاد دهنده خود را طراحی و پیاده سازی کنید. شما با مراحل مختلفی مانند جمع آوری داده ها، پاکسازی داده ها، انتخاب الگوریتم و ارزیابی مدل آشنا می شوید. این ویدیو به شما کمک می کند تا یک نقشه راه دقیق برای پروژه خود داشته باشید.

فیلترگذاری همکارانه با تجزیه ماتریسی (Collaborative Filtering with Matrix Factorization)

در این ویدیو، یکی از پیشرفته ترین روش های ساخت سیستم های پیشنهاد دهنده، یعنی فیلترگذاری همکارانه با تجزیه ماتریسی، آموزش داده می شود. این روش به شما کمک می کند تا ارتباطات پنهان بین کاربران و آیتم ها را کشف کنید و پیشنهادات دقیق تری ارائه دهید. این بخش شامل مثال های عملی و کدهای نمونه است که می توانید آن ها را در پروژه های خود استفاده کنید.

آزمایش سیستم پیشنهاد دهنده (Testing Our System)

در این بخش، روش های مختلفی برای آزمایش و ارزیابی عملکرد سیستم پیشنهاد دهنده شما آموزش داده می شود. شما با متریک های مختلفی مانند دقت، فراخوان و ضریب همبستگی آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه می توانید از آن ها برای بهبود سیستم خود استفاده کنید. این ویدیو به شما کمک می کند تا اطمینان حاصل کنید که سیستم شما به خوبی کار می کند و پیشنهادات مناسبی ارائه می دهد.

استفاده از سیستم پیشنهاد دهنده در برنامه های واقعی (Using the Recommendation System in a Real World Program)

در این ویدیو، نحوه یکپارچه سازی سیستم پیشنهاد دهنده خود با برنامه های واقعی و محیط های تولیدی آموزش داده می شود. شما یاد می گیرید چگونه می توانید سیستم خود را به گونه ای پیاده سازی کنید که در محیط های واقعی و با داده های زنده به خوبی کار کند. این بخش شامل نکات و توصیه هایی برای بهینه سازی و مدیریت سیستم در دنیای واقعی است.

نتیجه گیری (Conclusion)

در این بخش، مروری بر کل دوره انجام می شود و نکات کلیدی هر بخش به طور خلاصه بیان می گردد. شما با جمع بندی مطالب یاد گرفته شده، آماده خواهید بود تا دانش خود را در پروژه های واقعی به کار بگیرید. این ویدیو به شما کمک می کند تا همه مفاهیم را به خوبی درک کنید و یک چشم انداز کلی از مسیر پیش روی خود داشته باشید.

خلاصه

دوره آموزشی “ساخت پیشنهاد دهنده هوش مصنوعی” یک منبع ارزشمند برای یادگیری مبانی و روش های پیشرفته در ساخت سیستم های پیشنهاد دهنده است. از مبانی اولیه تا پیاده سازی در دنیای واقعی، این دوره همه چیزهایی که نیاز دارید را پوشش می دهد. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود تا سیستم های پیشنهاد دهنده کارآمد و دقیقی را طراحی و پیاده سازی کنید که می توانند تجربه کاربری را بهبود بخشند و تعامل کاربران با محصولات و خدمات شما را افزایش دهند. فراگیری به عنوان مرجع آموزش های برنامه نویسی، این دوره را به تمامی علاقه مندان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی توصیه می کند.