آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده

طی دهه‌های اخیر، با ظهور یوتیوب، آمازون، نتفلیکس و بسیاری از وب سرویس‌های دیگر، سیستم های پیشنهاد دهنده جایگاه ویژه‌ای در زندگی ما پیدا کرده‌اند. کاربرد این‌گونه سیستم‌ها در خدمات متنوعی از جمله تجارت الکترونیکی، تبلیغات آنلاین و حتی سفرهای آنلاین رومزه غیرقابل انکار است. وقتی یک محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنید، ممکن است مقالاتی به شما پیشنهاد داده شود؛ یا حتی وقتی در اینترنت در حال گشت‌وگذار هستید، مطالبی مناسب با شما و طبق ترجیحاتتان برایتان نمایش داده می‌شود. این قبیل موارد که هر روزه با آن‌ها مواجه هستید، با کمک Recommender System ها امکان‌پذیر است. با توجه به اهمیت سامانه‌های پیشنهاد دهنده در دنیای امروز، تصمیم گرفتیم دوره‌ای برای آموزش سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems) طراحی کنیم. در این دوره بعد از معرفی این سیستم‌ها به روش ساخت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم می‌پردازیم. طی این دوره با مقدمات و مفاهیم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و سامانه های توصیه گر، لزوم طراحی و استفاده از آن‌ها در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و تاثیر این سامانه‌ها بر افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate) در کسب‌وکارهای آنلاین آشنا خواهید شد. پس از آشنایی با این موارد، مدرن‌ترین روش‌ها و متدهای روز دنیا برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده تنها به این مباحث ختم نمی‌شود. مهم‌ترین بخش این دوره، تدریس گام به گام چگونگی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون است. طبق این برنامه آموزشی شما یاد می‌گیرید که براساس علایق و سوابق جمع‌آوری شده از کاربران، با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Deep learning) به کاربران خود فیلم پیشنهاد دهید. در این راستا از زبان برنامه‌نویسی Python و فریم‌ورک TensorFlow و Keras استفاده خواهیم کرد. در این دوره آموزشی خواهید توانست از مفاهیم پایه و معرفی سیستم تا استقرار روی سرورهای عملیاتی را قدم به قدم فرا بگیرید. بنابراین اگر قصد آموزش عملی و صفر تا صد پیاده سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده را دارید، دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems) مکتب‌خونه را به شما پیشنهاد می‌دهیم. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده مناسب چه کسانی است؟ مدیران کسب‌وکاری که قصد توسعه کسب‌وکار خود را دارند. مهندسان و برنامه‌نویس‌هایی که به طراحی، پیاده‌سازی و استقرار این سیستم‌ها علاقه دارند. دانشجویان و محققانی که قصد تحقیق و پژوهش در این حوزه مدرن را دارند. بعد از فراگیری دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره به راحتی می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم های پیشنهاد دهنده امروزی را برای استفاده در صنعت یا کار‌های پژوهشی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنید. اگر مدیر یک کسب‌وکار آنلاین هستید، از اهمیت سیستم‌های پیشنهاد دهنده آگاه خواهید شد و مهارت‌های کار با این سیستم‌ها را فرا خواهید گرفت. اگر مهندس و برنامه‌نویس سیستم‌های نرم‌افزاری هستید، بعد از این دوره به راحتی خواهید توانست یک سامانه توصیه‌گر را طراحی، پیاده‌سازی و مستقر کنید. اگر دانشجو یا محقق هستید، به راحتی می‌توانید به پیاده‌سازی و ارزیابی مقاله یا پایان‌نامه خود در زمینه سیستم‌های پیشنهاد دهنده بپردازید.

معرفی اجمالی دوره

طی دهه‌های اخیر، با ظهور یوتیوب، آمازون، نتفلیکس و بسیاری از وب سرویس‌های دیگر، سیستم های پیشنهاد دهنده جایگاه ویژه‌ای در زندگی ما پیدا کرده‌اند. کاربرد این‌گونه سیستم‌ها در خدمات متنوعی از جمله تجارت الکترونیکی، تبلیغات آنلاین و حتی سفرهای آنلاین رومزه غیرقابل انکار است. وقتی یک محصولی را به صورت آنلاین خریداری می‌کنید، ممکن است مقالاتی به شما پیشنهاد داده شود؛ یا حتی وقتی در اینترنت در حال گشت‌وگذار هستید، مطالبی مناسب با شما و طبق ترجیحاتتان برایتان نمایش داده می‌شود. این قبیل موارد که هر روزه با آن‌ها مواجه هستید، با کمک Recommender System ها امکان‌پذیر است. با توجه به اهمیت سامانه‌های پیشنهاد دهنده در دنیای امروز، تصمیم گرفتیم دوره‌ای برای آموزش سیستم توصیه‌گر (Recommender Systems) طراحی کنیم. در این دوره بعد از معرفی این سیستم‌ها به روش ساخت آن‌ها با استفاده از تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هم می‌پردازیم. طی این دوره با مقدمات و مفاهیم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و سامانه های توصیه گر، لزوم طراحی و استفاده از آن‌ها در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و تاثیر این سامانه‌ها بر افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate) در کسب‌وکارهای آنلاین آشنا خواهید شد. پس از آشنایی با این موارد، مدرن‌ترین روش‌ها و متدهای روز دنیا برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده تنها به این مباحث ختم نمی‌شود. مهم‌ترین بخش این دوره، تدریس گام به گام چگونگی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون است. طبق این برنامه آموزشی شما یاد می‌گیرید که براساس علایق و سوابق جمع‌آوری شده از کاربران، با استفاده از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Deep learning) به کاربران خود فیلم پیشنهاد دهید. در این راستا از زبان برنامه‌نویسی Python و فریم‌ورک TensorFlow و Keras استفاده خواهیم کرد. در این دوره آموزشی خواهید توانست از مفاهیم پایه و معرفی سیستم تا استقرار روی سرورهای عملیاتی را قدم به قدم فرا بگیرید. بنابراین اگر قصد آموزش عملی و صفر تا صد پیاده سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده را دارید، دوره آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems) مکتب‌خونه را به شما پیشنهاد می‌دهیم. دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده مناسب چه کسانی است؟ مدیران کسب‌وکاری که قصد توسعه کسب‌وکار خود را دارند. مهندسان و برنامه‌نویس‌هایی که به طراحی، پیاده‌سازی و استقرار این سیستم‌ها علاقه دارند. دانشجویان و محققانی که قصد تحقیق و پژوهش در این حوزه مدرن را دارند. بعد از فراگیری دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده چه مهارت‌هایی کسب خواهید کرد؟ بعد از گذراندن این دوره به راحتی می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سیستم های پیشنهاد دهنده امروزی را برای استفاده در صنعت یا کار‌های پژوهشی، پیاده‌سازی و ارزیابی کنید. اگر مدیر یک کسب‌وکار آنلاین هستید، از اهمیت سیستم‌های پیشنهاد دهنده آگاه خواهید شد و مهارت‌های کار با این سیستم‌ها را فرا خواهید گرفت. اگر مهندس و برنامه‌نویس سیستم‌های نرم‌افزاری هستید، بعد از این دوره به راحتی خواهید توانست یک سامانه توصیه‌گر را طراحی، پیاده‌سازی و مستقر کنید. اگر دانشجو یا محقق هستید، به راحتی می‌توانید به پیاده‌سازی و ارزیابی مقاله یا پایان‌نامه خود در زمینه سیستم‌های پیشنهاد دهنده بپردازید.

ویژگی‌های دوره

گواهی‌نامه مکتب‌خونه خدمات منتورینگ پروژه محور تمرین و آزمون تالار گفتگو تسهیل استخدام

فصول دوره

فصل اول: مقدمه‌ای بر سیستم‌های پیشنهاد دهنده
فصل دوم: بارگذاری داده‌ها با استفاده از کتابخانه TFDS
فصل سوم: پیش‌پردازش ویژگی‌ها با استفاده از Keras Preprocessing Layers
فصل چهارم: ساخت یک مدل بازیابی اطلاعات (Retrieval Task)
فصل پنجم: جستجوی نزدیک‌ترین همسایگی‌ها (K-nearest Neighbors)
فصل ششم: ساخت یک مدل رتبه‌بندی (Ranking Task)
فصل هفتم: استقرار مدل هوش مصنوعی با استفاده از TF Serving
فصل هشتم: پروژه پایانی;

معرفی مدرس

حمیدرضا حسین‌خانی
حمیدرضا حسین‌خانی، دانش‌آموخته مهندسی نرم‌افزار از دانشگاه آزاد واحد تهران مرکز و کارشناسی ارشد هوش مصنوعی و رباتیک از دانشگاه آزاد واحد علوم و تحقیقات است. او از سال ۹۲ به‌عنوان مهندس نرم‌افزار وارد صنعت شد و همکاری با استارتاپ‌های خوش‌نام و در حال رشدی مثل ایران‌اپس، دیجی‌کالا، دیجی استایل، اسنپ و بامیلو، در سمت‌های مختلف مهندسی، مدیریت و مشاوره را در کارنامه‌ی خود دارد. ایشان بیش از ۱۰ سال از سوابق حرفه‌ای خود را مشغول تدریس در کارگاه‌های مختلف برنامه‌نویسی، رباتیک و هوش مصنوعی در مدارس، پژوهش‌سرا‌ها، دانشگاه‌ها و همین‌طور آموزشگاه‌هایی چون لایتک دانشگاه صنعتی شریف، هواپیمایی هما و شبکه ملی مدارس ایران (رشد) بوده‌است. همین‌طور منتور تعداد زیادی از تیم‌های شرکت‌کننده در مسابقات مختلف برنامه‌نویسی، رباتیک و روبوکاپ و داور و برگزار‌کننده اولین دوره‌ی مسابقات دانش‌آموزی برنامه‌نویسی موبایل در دانشگاه صنعتی شریف (Nadcup 2016) است. او از نمایندگان بنیاد جهانی School of AI در ایران است که در زمینه ترویج و آموزش هوش مصنوعی به دانشجویان و استارتاپ‌ها فعالیت می‌کند. هم‌چنین، ایشان از سال 99 به عنوان مدرس دروس دوره لیسانس دانشکده کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف مشغول به کار شده‌است.

پیش‌نیازها

دوره آموزش پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده بر پایه زبان پایتون طراحی شده‌است. بنابراین توصیه می‌کنیم از قبل برنامه‌نویسی به زبان پایتون را فرا بگیرید. به علاوه برای شرکت در این دوره باید با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنایی داشته باشید. در طول دوره از منابع و نرم‌افزارهایی استفاده شده‌است که برای راحتی شما عزیزان لیستی از این الزامات را آورده‌ایم: در این دوره از زبان برنامه‌نویسی Python در محیط برنامه‌نویسی Google Colab استفاده می‌شود. برای ساخت Recommender System فیلم از مجموعه داده MovieLens شامل ۱۰۰هزار امتیاز کاربران به فیلم‌ها استفاده شده‌است. برای خواندن اطلاعات و بارگذاری داده‌ها از کتابخانه TensorFlow Datasets و برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاد دهنده در پایتون از کتابخانه TensorFlow Recommenders و Keras API استفاده شده‌است. برای یافتن آیتم‌های مشابه از میان انبوه اطلاعات (Similar Vectors) از کتابخانه ScaNN استفاده شده‌است. برای استقرار مدل یادگیری ماشین روی سرور Linux از Docker Container مربوط به سرور TF Serving استفاده شده‌است. توصیه می‌کنیم اگر قصد حرفه‌ای شدن در این حوزه را دارید از دوره‌های مکمل یادگیری عمیق با استفاده از Tensorflow و Keras بهره بگیرید.

روش ارزیابی و نمره‌دهی

حد نصاب قبولی در دوره: 70.0 نمره فارغ‌التحصیل شدن در این دوره نیاز به ارسال تمرین‌ها و پروژه‌های الزامی دارد.

نمونه گواهینامه

منبع: جاب ویژن
جاب ویژن
169,150 تومان
دریافت فایل
سه‌شنبه 28 فروردین 1403، ساعت 13:29