کتاب صوتی تسریع و بهینه‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر با پردازش موازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع و بهینه‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر با پردازش موازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سامانه‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سامانه‌های توصیه‌گر
• 2. کاربردها و اهمیت سامانه‌های توصیه‌گر
• 3. انواع رویکردهای اصلی سامانه‌های توصیه‌گر
• 4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در سامانه‌های توصیه‌گر
• 5. مفاهیم پایه پردازش موازی
• 6. معماری‌های پردازش موازی (SIMD, MIMD)
• 7. مزایای پردازش موازی در علم داده
• 8. چالش‌های پردازش موازی در سامانه‌های توصیه‌گر
• 9. مروری بر مدل‌های سنتی سامانه‌های توصیه‌گر
• 10. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
• 11. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
• 12. روش‌های ترکیبی (Hybrid Methods)
• 13. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
• 14. چالش‌های داده در سامانه‌های توصیه‌گر
• 15. نمایش داده‌ها در سامانه‌های توصیه‌گر (ماتریس کاربر-آیتم)
• 16. تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
• 17. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Based Methods)
• 18. روش‌های مبتنی بر حافظه (Memory-Based Methods)
• 19. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرکاربرد در سامانه‌های توصیه‌گر
• 20. رگرسیون و طبقه‌بندی در توصیه‌گرها
• 21. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• 22. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 23. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در توصیه‌گرها
• 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در توصیه‌گرها
• 26. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در توصیه‌گرها
• 27. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در توصیه‌گرها
• 28. مقدمه‌ای بر پردازش موازی در کتاب "پردازش موازی در سامانه‌های توصیه‌گر"
• 29. اهمیت پردازش موازی برای مقیاس‌پذیری سامانه‌های توصیه‌گر
• 30. معماری‌های سخت‌افزاری برای پردازش موازی (GPU, Multi-core CPU)
• 31. فریم‌ورک‌های پردازش موازی (OpenMP, MPI, CUDA)
• 32. مفاهیم موازی‌سازی الگوریتم‌های سامانه‌های توصیه‌گر
• 33. موازی‌سازی فیلترینگ مشارکتی
• 34. موازی‌سازی تجزیه ماتریس (SVD, ALS)
• 35. پیاده‌سازی موازی الگوریتم‌های مبتنی بر محتوا
• 36. موازی‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
• 37. موازی‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی در پردازش تصویر آیتم‌ها
• 38. موازی‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی در پردازش توالی‌ها
• 39. موازی‌سازی یادگیری تقویتی در توصیه‌گرهای پویا
• 40. بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای سخت‌افزارهای موازی
• 41. تکنیک‌های موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 42. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 43. موازی‌سازی توزیع‌شده (Distributed Parallelism)
• 44. استفاده از GPU برای تسریع فیلترینگ مشارکتی
• 45. استفاده از GPU برای تسریع تجزیه ماتریس
• 46. استفاده از GPU برای تسریع شبکه‌های عصبی در توصیه‌گرها
• 47. ارزیابی عملکرد سامانه‌های توصیه‌گر موازی
• 48. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, NDCG, AUC)
• 49. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های موازی با نسخه‌های ترتیبی
• 50. تحلیل مقیاس‌پذیری (Scalability) الگوریتم‌های موازی
• 51. بررسی سربار (Overhead) پردازش موازی
• 52. مدیریت حافظه در سیستم‌های پردازش موازی
• 53. همگام‌سازی (Synchronization) در پردازش موازی
• 54. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی (Task-based, Dataflow)
• 55. مقدمه‌ای بر پردازش موازی در ابعاد بزرگ داده
• 56. پردازش موازی با استفاده از Apache Spark
• 57. موازی‌سازی با استفاده از Dask
• 58. موازی‌سازی با استفاده از TensorFlow و PyTorch
• 59. آموزش مدل‌های توصیه‌گر با استفاده از پردازش موازی
• 60. تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning) موازی
• 61. جستجوی موازی برای بهترین مدل
• 62. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در توصیه‌گرها با پردازش موازی
• 63. توصیه‌گرهای پویا (Dynamic Recommender Systems) و پردازش موازی
• 64. مدیریت بازخورد بلادرنگ (Real-time Feedback)
• 65. بهینه‌سازی جریان داده (Data Streaming) برای توصیه‌گرها
• 66. پردازش موازی برای سامانه‌های توصیه‌گر در مقیاس واقعی
• 67. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف (Graph-based Recommender Systems)
• 68. موازی‌سازی الگوریتم‌های مبتنی بر گراف (PageRank, Graph Embeddings)
• 69. استفاده از کتابخانه‌های گراف موازی (NetworkX, GraphX)
• 70. پردازش موازی برای تولید توصیه‌های شخصی‌سازی شده
• 71. موازی‌سازی برای کشف علایق پنهان کاربر
• 72. موازی‌سازی برای مدل‌سازی رفتار کاربر
• 73. پردازش موازی برای توصیه‌های آیتم‌های جدید (Cold-start Problem)
• 74. موازی‌سازی برای حل مشکل شروع سرد کاربر
• 75. موازی‌سازی برای حل مشکل شروع سرد آیتم
• 76. پردازش موازی برای تحلیل توازن (Fairness) در توصیه‌گرها
• 77. موازی‌سازی برای جلوگیری از اثرات حباب فیلتر (Filter Bubble)
• 78. پردازش موازی برای افزایش تنوع (Diversity) در توصیه‌ها
• 79. پردازش موازی برای افزایش شگفتی (Serendipity) در توصیه‌ها
• 80. پردازش موازی برای بهینه‌سازی تجربه کاربری (UX)
• 81. پیاده‌سازی عملی سامانه‌های توصیه‌گر موازی
• 82. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد پردازش موازی در سامانه‌های توصیه‌گر
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی در محیط‌های ابری (Cloud Environments)
• 84. پردازش موازی در Edge Computing برای توصیه‌گرها
• 85. امنیت و حریم خصوصی در سامانه‌های توصیه‌گر موازی
• 86. ملاحظات اخلاقی در پردازش موازی سامانه‌های توصیه‌گر
• 87. آینده پردازش موازی در سامانه‌های توصیه‌گر
• 88. نوآوری‌های اخیر در پردازش موازی برای توصیه‌گرها
• 89. مقایسه فریم‌ورک‌های مختلف پردازش موازی برای توصیه‌گرها
• 90. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش موازی توصیه‌گرها
• 91. پردازش موازی در توصیه‌گرهای صوتی و تصویری
• 92. موازی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای توصیه‌گرها
• 93. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-based Recommender Systems) و پردازش موازی
• 94. موازی‌سازی برای استنتاج در سامانه‌های توصیه‌گر
• 95. پردازش موازی برای ارزیابی بلادرنگ تاثیر توصیه‌ها
• 96. بررسی عمیق‌تر معماری‌های GPU برای پردازش موازی
• 97. موازی‌سازی با استفاده از کتابخانه‌های سطح پایین (OpenCL)
• 98. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده موازی
• 99. پردازش موازی و تکنیک‌های کاهش خطا (Error Reduction)
• 100. بهینه‌سازی حافظه نهان (Cache Optimization) در پردازش موازی