, ,

کتاب مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توزیع‌شده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توزیع‌شده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی برنامه نویسی: متغیرها و انواع داده
  • 2. مبانی برنامه نویسی: ساختارهای کنترلی (if/else, loops)
  • 3. مبانی برنامه نویسی: توابع و ماژول‌ها
  • 4. مبانی برنامه نویسی: آرایه‌ها و لیست‌ها
  • 5. مبانی برنامه نویسی: رشته‌ها و کار با فایل‌ها
  • 6. مبانی برنامه نویسی: شی گرایی مقدماتی (کلاس‌ها و اشیا)
  • 7. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 8. معماری‌های موازی: SIMD، MIMD
  • 9. معماری‌های موازی: حافظه مشترک و حافظه توزیع شده
  • 10. متریک‌های عملکرد: زمان اجرا، سرعت، بازده
  • 11. پروفایلینگ و بهینه‌سازی کد
  • 12. مبانی سیستم عامل: فرآیندها و threadها
  • 13. هماهنگی فرآیندها: Mutexes و Semaphores
  • 14. مقدمه‌ای بر زبان C/C++ برای HPC
  • 15. MPI: مبانی و پیام‌رسانی نقطه به نقطه
  • 16. MPI: ارتباطات جمعی (Broadcast, Scatter, Gather)
  • 17. MPI: توپولوژی ارتباطی
  • 18. OpenMP: مبانی و موازی‌سازی
  • 19. OpenMP: متغیرهای مشترک و خصوصی
  • 20. OpenMP: مدیریت ریس‌ها و وظایف
  • 21. مقدمه‌ای بر CUDA و GPU Computing
  • 22. CUDA: معماری GPU
  • 23. CUDA: هسته‌ها و thread blocks
  • 24. CUDA: مدیریت حافظه GPU
  • 25. مقدمه‌ای بر پایتون برای HPC
  • 26. NumPy: محاسبات آرایه‌ای
  • 27. SciPy: توابع علمی و محاسباتی
  • 28. Parallel Python: multithreading و multiprocessing
  • 29. Dask: محاسبات موازی با داده‌های بزرگ
  • 30. مبانی هوش مصنوعی
  • 31. انواع هوش مصنوعی: یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق
  • 32. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 33. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی: درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 34. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 35. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشینی: دقت، فراخوانی، F1-score
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 37. شبکه‌های عصبی: پرسپترون چند لایه (MLP)
  • 38. شبکه‌های عصبی: Convolutional Neural Networks (CNN)
  • 39. شبکه‌های عصبی: Recurrent Neural Networks (RNN)
  • 40. چارچوب‌های یادگیری عمیق: TensorFlow و PyTorch
  • 41. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توزیع شده
  • 42. دلایل استفاده از هوش مصنوعی توزیع شده
  • 43. چالش‌های هوش مصنوعی توزیع شده
  • 44. روش‌های موازی‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی
  • 45. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 46. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 47. موازی‌سازی task (Task Parallelism)
  • 48. Distributed TensorFlow
  • 49. Distributed PyTorch
  • 50. Horovod: چارچوبی برای آموزش توزیع شده
  • 51. Ray: چارچوبی برای ساخت برنامه‌های توزیع شده
  • 52. مبانی سیستم‌های توزیع شده
  • 53. معماری‌های سیستم‌های توزیع شده
  • 54. الگوهای ارتباطی در سیستم‌های توزیع شده
  • 55. Consensus Algorithms: Paxos و Raft
  • 56. مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع شده
  • 57. مقدمه‌ای بر Apache Spark
  • 58. مبانی RDDها و DataFrameها
  • 59. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
  • 60. Spark MLlib: کتابخانه یادگیری ماشینی Spark
  • 61. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در Spark
  • 62. مبانی Hadoop و MapReduce
  • 63. یادگیری عمیق توزیع شده با Hadoop
  • 64. مقدمه‌ای بر Kubernetes
  • 65. Kubernetes: Podها، Deployments، Services
  • 66. Kubernetes: مدیریت منابع و scaling
  • 67. Kubernetes: استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی توزیع شده
  • 68. استراتژی‌های انتخاب سخت‌افزار برای هوش مصنوعی توزیع شده
  • 69. سخت‌افزارهای تخصصی برای هوش مصنوعی: GPUها، TPUها
  • 70. محاسبات ابری برای هوش مصنوعی توزیع شده
  • 71. AWS SageMaker: سرویس یادگیری ماشینی AWS
  • 72. Google Cloud AI Platform: سرویس یادگیری ماشینی Google Cloud
  • 73. Azure Machine Learning: سرویس یادگیری ماشینی Azure
  • 74. مبانی امنیت در هوش مصنوعی توزیع شده
  • 75. حملات Adversarial و راه‌های مقابله با آن‌ها
  • 76. حریم خصوصی داده‌ها در هوش مصنوعی توزیع شده
  • 77. Differential Privacy
  • 78. Federated Learning: یادگیری فدرال
  • 79. روش‌های رمزنگاری برای هوش مصنوعی
  • 80. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی توزیع شده
  • 81. Bias و Fairnes در الگوریتم‌ها
  • 82. تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 83. Case Study: تشخیص تقلب توزیع شده
  • 84. Case Study: پردازش زبان طبیعی توزیع شده
  • 85. Case Study: بینایی ماشین توزیع شده
  • 86. Case Study: سیستم‌های توصیه گر توزیع شده
  • 87. ابزارهای مانیتورینگ و مدیریت برای هوش مصنوعی توزیع شده
  • 88. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی توزیع شده
  • 89. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 90. Quantization و Pruning
  • 91. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 92. معماری‌های Microservice برای هوش مصنوعی
  • 93. Serverless Computing برای هوش مصنوعی
  • 94. یادگیری تقویتی توزیع شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی توزیع شده در Edge Computing
  • 96. آینده هوش مصنوعی توزیع شده
  • 97. تکنولوژی‌های نوظهور در هوش مصنوعی توزیع شده
  • 98. مسائل باز و چالش‌ها در هوش مصنوعی توزیع شده
  • 99. مقدمه‌ای بر مفاهیم توزیع‌شده: همگام‌سازی و قفل‌گذاری
  • 100. مقدمه‌ای بر ابزارها و فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده

📚 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 مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توزیع‌شده”

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

پیمایش به بالا