أنظمة التوصية المتقدمة

يركز هذا التخصص على تطوير أنظمة توصية متطورة تعتمد على تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تبدأ بالدراسة العملية بلغة البرمجة Python لتحليل مجموعات البيانات وتطوير أنظمة توصية قائمة على المحتوى والتصفية التعاونية. يغطي المحتوى المفاهيم الجوهرية مثل الإفراط في التكيّف، التحيز والتباين، ويتضمن نماذج مثل KNN لبناء محركات توصية فعّالة. مع تقدمك داخل التخصص، ستتعمق في نماذج التعلم العميق مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ووحدات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs) باستخدام TensorFlow، مع تطبيقات عملية لتطوير أنظمة التوصية. بالإضافة إلى ذلك، ستتعلم كيفية استخدام تقنيات متقدمة مثل الآلات البولتزمانية المقيدة (RBM) والمشفِّرات الذاتية (Autoencoders) لتحسين أداء النظام.

• بناء أنظمة توصية قائمة على المحتوى والتصفية التعاونية باستخدام Python
• إتقان نماذج التعلم العميق مثل RNNs وLSTMs وGRUs لتحسين الأداء
• تطبيق تقنيات متقدمة مثل Restricted Boltzmann Machines وAutoencoders في أنظمة التوصية
• تطوير مشاريع تطبيقية مثل أنظمة التوصية باستخدام TensorFlow

• فهم أساسي للمصطلحات المتعلقة بالتعلم الآلي وأنظمة التوصية
• الاستعداد للتدريب العملي والتطبيقات العملية