آموزش طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems)

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 سامانه‌های توصیه‌گر، 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 پیشنهاددهنده در پایتون را بررسی خواهیم کرد.

دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده از از مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی و آموزش ماشین لرنینگ مکتب خونه 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 (Artificial Neural Networks) 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.

هدف از یادگیری دوره آموزش سیستم پیشنهاد دهنده چیست؟

همان‌طور که اشارده شد سیستم‌های پیشنهاد دهنده یکی از به‌روزترین شیوه‌های ارتقاء کسب‌وکار و جذب مشتری هستند. طبق پژوهش‌های انجام‌شده به طور قطع تا چندین سال آینده، این سیستم‌ها از مهم‌ترین مباحث موجود در کسب‌وکارها و دنیای دیجیتال خواهد بود.

بنابراین، دوره آموزشی طراحی و توسعه سیستم‌های پیشنهاد دهنده با هدف آشنایی دانشجویان، برنامه‌نویسان، مهندسان و مدیران کسب‌و‌کارهای آنلاین با سامانه توصیه گر، چگونگی پیاده‌سازی و استفاده از آن‌ها در کسب‌وکارها طراحی شده‌است.

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.

ویژگی های متمایز دوره آموزش سیستم‌های پیشنهاد دهنده مکتب‌پلاس چیست؟

روش‌های آموزشی استفاده شده در دوره آموزش سیستم‌های پیشنهاد دهنده ویژگی‌های منحصر به فردی دارد که شما را نسبت به نتیجه‌ی نهایی حاصل از فراگیری دوره مطمئن خواهد کرد. این ویژگی‌ها به شرح ذیل است:

• به جای روش‌های کلاسیک، به مدرن‌ترین روش‌های روز (۲۰۲۱) که در سیستم‌های پیشنهاد دهنده YouTube و Google Play Store استفاده شده، پرداخته می‌شود.
• کدهای مربوط به ساخت سیستم، قدم به قدم با استفاده از کتابخانه TensorFlow Recommenders زده شده و خط به خط توضیح داده می‌شود.
• محدودیت‌ها و راه‌حل‌های استفاده از این سیستم‌ها در محیط واقعی با ترافیک بالا بررسی شده و یک سیستم عملیاتی کامل، بهینه و قابل استفاده در وبسایت و اپلیکیشن شما ساخته می‌شود.
• مراحل استقرار این سیستم روی یک سرور Linux و با استفاده از Docker مرحله به مرحله بررسی می‌شود.