کتاب راهنمای جامع موازی‌سازی MCMC
, ,

کتاب راهنمای جامع موازی‌سازی MCMC

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000026436 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب راهنمای جامع موازی‌سازی MCMC

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: Parallel MCMC

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه MCMC
  • 2. مقدمه ای بر MCMC
  • 3. چرا به موازی سازی MCMC نیاز داریم؟
  • 4. محدودیت های MCMC سنتی
  • 5. موازی سازی چیست؟
  • 6. انواع موازی سازی
  • 7. موازی سازی داده ها
  • 8. موازی سازی مدل
  • 9. موازی سازی هیبریدی
  • 10. نکات کلیدی در موازی سازی
  • 11. چالش های موازی سازی MCMC
  • 12. ارتباطات بین پردازشی
  • 13. همگام سازی
  • 14. توازن بار
  • 15. پیچیدگی پیاده سازی
  • 16. ابزارهای موازی سازی
  • 17. OpenMP
  • 18. CUDA
  • 19. TensorFlow
  • 20. PyTorch
  • 21. مفاهیم پایه موازی سازی داده ها
  • 22. تقسیم داده ها
  • 23. تخصیص داده ها به پردازنده ها
  • 24. ارتباطات در موازی سازی داده ها
  • 25. همگام سازی در موازی سازی داده ها
  • 26. توازن بار در موازی سازی داده ها
  • 27. پیاده سازی موازی سازی داده ها در MCMC
  • 28. نمونه گیری مستقل
  • 29. نمونه گیری زنجیره ای
  • 30. نمونه سازی موازی نمونه ای
  • 31. نمونه سازی زنجیره ای موازی
  • 32. نمونه سازی موازی متقابل
  • 33. مفاهیم پایه موازی سازی مدل
  • 34. تقسیم مدل
  • 35. تخصیص بخش های مدل به پردازنده ها
  • 36. ارتباطات در موازی سازی مدل
  • 37. همگام سازی در موازی سازی مدل
  • 38. توازن بار در موازی سازی مدل
  • 39. پیاده سازی موازی سازی مدل در MCMC
  • 40. موازی سازی لایه ها
  • 41. موازی سازی پارامترها
  • 42. موازی سازی محاسباتی
  • 43. موازی سازی هیبریدی در MCMC
  • 44. ترکیب موازی سازی داده ها و مدل
  • 45. استراتژی های هیبریدی
  • 46. مزایا و معایب رویکردهای هیبریدی
  • 47. ارزیابی عملکرد موازی سازی MCMC
  • 48. معیارهای عملکرد
  • 49. مقیاس پذیری
  • 50. کارایی
  • 51. زمان اجرا
  • 52. نکات مهم در ارزیابی
  • 53. روش های بهبود عملکرد
  • 54. بهینه سازی الگوریتم
  • 55. انتخاب های سخت افزاری
  • 56. تنظیم پارامترهای موازی سازی
  • 57. استراتژی های ارتباطی
  • 58. استراتژی های همگام سازی
  • 59. استراتژی های توازن بار
  • 60. ملاحظات پیاده سازی
  • 61. انتخاب زبان برنامه نویسی
  • 62. انتخاب کتابخانه موازی سازی
  • 63. مدیریت حافظه
  • 64. اشکال زدایی برنامه های موازی
  • 65. تست برنامه های موازی
  • 66. کاربردهای موازی سازی MCMC
  • 67. مدل های آماری پیچیده
  • 68. یادگیری عمیق Bayesian
  • 69. فیزیک آماری
  • 70. علوم اعصاب محاسباتی
  • 71. اقتصاد سنجی Bayesian
  • 72. یادگیری ماشین Bayesian
  • 73. مطالعات موردی موازی سازی MCMC
  • 74. مثال های عملی
  • 75. پیاده سازی های واقعی
  • 76. نتایج عملکرد
  • 77. چالش های پیش رو
  • 78. مسائل باز
  • 79. تحقیقات آینده
  • 80. موازی سازی MCMC روی GPU
  • 81. معماری GPU
  • 82. برنامه نویسی CUDA
  • 83. پیاده سازی MCMC روی GPU
  • 84. مزایا و معایب موازی سازی GPU
  • 85. موازی سازی MCMC روی خوشه های محاسباتی
  • 86. ارتباطات شبکه
  • 87. مدیریت منابع خوشه
  • 88. پیاده سازی MCMC روی خوشه ها
  • 89. مزایا و معایب موازی سازی خوشه ای
  • 90. موازی سازی MCMC در زمان واقعی
  • 91. نیاز به پردازش سریع
  • 92. چالش های تاخیر
  • 93. استراتژی های موازی سازی برای زمان واقعی
  • 94. موازی سازی MCMC برای مدل های بزرگ
  • 95. مدل های با تعداد پارامترهای بالا
  • 96. مدل های با داده های حجیم
  • 97. استراتژی های موازی سازی برای مدل های بزرگ
  • 98. موازی سازی MCMC برای مدل های پویا
  • 99. مدل های زمانی
  • 100. مدل های حالت دار

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب راهنمای جامع موازی‌سازی MCMC”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا