آموزش جامع سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) حضوری 2025

آموزش جامع سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) دوره حضوری 2025

این دوره آموزش جامع سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته توصیه‌گری آشنا شوید و بتوانید سیستم‌های هوشمند برای پیشنهاد محصولات و خدمات ایجاد کنید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، شما به یک متخصص در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر تبدیل خواهید شد و مهارت‌های لازم برای توسعه پلتفرم‌های آنلاین مدرن را کسب خواهید کرد.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه علوم کامپیوتری را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره:

• آموزش جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) برای استفاده در وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها و پلتفرم‌های آنلاین
• مناسب برای برنامه‌ نویسان، مهندسان داده، توسعه‌ دهندگان وب و علاقه‌مندان به تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی
• آموزش انواع الگوریتم‌های توصیه‌گری شامل فیلترسازی مبتنی بر محتوا، فیلترسازی مشارکتی و ترکیبی
• پروژه‌محور با تمرکز بر پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر واقعی برای پیشنهاد محصولات، محتوا و خدمات
• استفاده از ابزارها و کتابخانه‌های محبوب Python شامل pandas، scikit-learn، TensorFlow و PyTorch
• آشنایی با تکنیک‌های بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر برای بهبود دقت و شخصی‌سازی پیشنهادات

پیش‌نیازهای آموزش جامع سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) :

• آشنایی با Python و برنامه‌ نویسی پایه
• آشنایی مقدماتی با یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها
• آشنایی با جبر خطی و آمار پایه

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) :

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

هفته اول: مفاهیم پایه سیستم‌های توصیه‌گر

جلسه اول (۳ ساعت):

• معرفی سیستم‌های توصیه‌گر و کاربردهای آن‌ها در پلتفرم‌های آنلاین (تجارت الکترونیک، رسانه، شبکه‌های اجتماعی)
• بررسی تفاوت بین سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا و مشارکتی
• پروژه عملی: پیاده‌سازی اولین سیستم توصیه‌گر مبتنی بر محتوا برای پیشنهاد محصولات

جلسه دوم (۳ ساعت):

• آشنایی با داده‌های مورد نیاز سیستم‌های توصیه‌گر (پروفایل کاربر، داده‌های تعامل و ویژگی‌های محصولات)
• نحوه جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های کاربر و محصول
• پروژه عملی: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های کاربران و محصولات برای توصیه‌گری

هفته دوم: فیلترسازی مبتنی بر محتوا

جلسه سوم (۳ ساعت):

• معرفی الگوریتم‌های فیلترسازی مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
• کار با ویژگی‌های محتوای محصولات و پروفایل کاربران
• پروژه عملی: پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر محتوا برای پیشنهاد کتاب یا فیلم بر اساس سلیقه کاربر

جلسه چهارم (۳ ساعت):

• بهینه‌سازی فیلترسازی مبتنی بر محتوا با استفاده از الگوریتم‌های مشابهت (Cosine Similarity، Pearson Correlation)
• پروژه عملی: پیاده‌سازی مدل بهینه برای توصیه‌گر محصولات با استفاده از الگوریتم مشابهت

هفته سوم: فیلترسازی مشارکتی

جلسه پنجم (۳ ساعت):

• معرفی فیلترسازی مشارکتی (Collaborative Filtering) و نحوه استفاده از تعاملات کاربران
• بررسی تفاوت بین فیلترسازی مبتنی بر کاربر و مبتنی بر آیتم (User-based vs Item-based)
• پروژه عملی: پیاده‌سازی فیلترسازی مشارکتی برای پیشنهاد فیلم‌ها به کاربران بر اساس تعاملات قبلی آن‌ها

جلسه ششم (۳ ساعت):

• پیاده‌سازی ماتریس تعامل کاربران-محصولات (User-Item Interaction Matrix)
• استفاده از الگوریتم‌های همسایگی (Neighborhood-based algorithms) برای پیش‌بینی امتیازات
• پروژه عملی: پیاده‌سازی مدل همسایگی برای توصیه محصولات مشابه به کاربران

هفته چهارم آموزش جامع سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) : مدل‌های ترکیبی و یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر

جلسه هفتم (۳ ساعت):

• معرفی سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems) و نحوه ترکیب مدل‌های مختلف
• استفاده از مدل‌های ترکیبی برای بهبود دقت توصیه‌ها
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر ترکیبی برای پیشنهاد محصولات با استفاده از هر دو الگوریتم محتوا و مشارکتی

جلسه هشتم (۳ ساعت):

• معرفی یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر و استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی تعاملات
• پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی برای توصیه‌گری محصولات
• پروژه عملی: پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر مبتنی بر شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی علاقه کاربران

هفته پنجم: تکنیک‌های پیشرفته و بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر

جلسه نهم (۳ ساعت):

• بررسی روش‌های بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر (Matrix Factorization, SVD)
• استفاده از الگوریتم‌های کاهش ابعاد برای بهبود دقت و سرعت توصیه‌ها
• پروژه عملی: پیاده‌سازی Matrix Factorization برای بهینه‌سازی سیستم توصیه‌گر فیلم

جلسه دهم (۳ ساعت):

• استفاده از تکنیک‌های Hyperparameter Tuning برای بهبود عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر
• بررسی تکنیک‌های شخصی‌سازی و ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• پروژه عملی: بهینه‌سازی سیستم توصیه‌گر با استفاده از Grid Search و Random Search

هفته ششم: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

جلسه یازدهم (۳ ساعت):

• انتخاب پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر برای داده‌های واقعی
• راهنمایی در انتخاب پروژه و اجرای مراحل مختلف آن
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم توصیه‌گر پیشرفته برای یک پلتفرم تجارت الکترونیک یا رسانه‌ای

جلسه دوازدهم (۳ ساعت):

• ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
• بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
• مرور بهترین روش‌ها برای ادامه یادگیری و تخصص در زمینه سیستم‌های توصیه‌گر

ویژگی‌های جدید آموزش جامع سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems) 2025:

• استفاده از یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر: به‌کارگیری شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی تعاملات کاربران با دقت بیشتر
• مدل‌های ترکیبی و پیشرفته: استفاده از مدل‌های هیبریدی برای ترکیب بهترین ویژگی‌های سیستم‌های محتوا و مشارکتی
• بهینه‌سازی پیشرفته: استفاده از تکنیک‌های جدید برای بهبود عملکرد و دقت سیستم‌های توصیه‌گر در محیط‌های بزرگ‌مقیاس