کتاب صوتی پردازش موازی و توزیع‌شده داده‌ها در هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش موازی و توزیع‌شده داده‌ها در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش موازی داده‌ها
• 2. مبانی پردازش توزیع‌شده
• 3. معماری‌های سخت‌افزاری برای پردازش موازی
• 4. پردازنده‌های چند هسته‌ای و SIMD
• 5. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و موازی‌سازی
• 6. مفاهیم برنامه‌نویسی موازی
• 7. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی (مانند MPI، OpenMP)
• 8. همگام‌سازی و ارتباطات در پردازش موازی
• 9. مدیریت حافظه مشترک و توزیع‌شده
• 10. الگوریتم‌های موازی پایه
• 11. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های موازی
• 12. موازنه بار در سیستم‌های موازی
• 13. تکنیک‌های موازی‌سازی در یادگیری ماشین
• 14. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده داده‌ها
• 15. معماری‌های سیستم‌های توزیع‌شده
• 16. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توزیع‌شده (مانند قابلیت اطمینان، تحمل خطا)
• 17. هماهنگی و اجماع در سیستم‌های توزیع‌شده
• 18. ذخیره‌سازی توزیع‌شده داده‌ها
• 19. سیستم‌های فایل توزیع‌شده
• 20. پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 21. پردازش جریان داده‌ها
• 22. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده (مانند Apache Spark)
• 23. Apache Hadoop و اکوسیستم آن
• 24. MapReduce: مدل برنامه‌نویسی توزیع‌شده
• 25. Spark: موتور پردازش توزیع‌شده سریع‌تر
• 26. Spark Streaming برای پردازش داده‌های زنده
• 27. Apache Flink برای پردازش جریان داده‌ها
• 28. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 29. یادگیری نظارت‌شده با داده‌های بزرگ
• 30. یادگیری نظارت‌نشده با داده‌های بزرگ
• 31. یادگیری تقویتی در محیط‌های توزیع‌شده
• 32. شبکه‌های عصبی عمیق و موازی‌سازی
• 33. آموزش مدل‌های عمیق بر روی GPUها
• 34. آموزش مدل‌های عمیق بر روی خوشه‌های پردازشی
• 35. موازی‌سازی در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 36. موازی‌سازی در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 37. موازی‌سازی در مدل‌های ترنسفورمر
• 38. پردازش زبان طبیعی با استفاده از پردازش توزیع‌شده
• 39. بینایی ماشین با استفاده از پردازش توزیع‌شده
• 40. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر داده‌های بزرگ
• 41. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از پردازش توزیع‌شده
• 42. کاربرد پردازش موازی در کشف دانش از داده‌ها
• 43. کاربرد پردازش توزیع‌شده در داده‌کاوی
• 44. امنیت داده‌ها در سیستم‌های پردازش موازی و توزیع‌شده
• 45. حفظ حریم خصوصی در پردازش داده‌های بزرگ
• 46. ملاحظات اخلاقی در پردازش موازی و توزیع‌شده داده‌ها
• 47. ارزیابی عملکرد سیستم‌های پردازش موازی
• 48. معیارهای سنجش کارایی در پردازش توزیع‌شده
• 49. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای معماری‌های موازی
• 50. تکنیک‌های کاهش مصرف انرژی در پردازش موازی
• 51. مدیریت منابع در خوشه‌های پردازشی توزیع‌شده
• 52. زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های توزیع‌شده
• 53. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری برای پردازش داده‌ها
• 54. زیرساخت به عنوان سرویس (IaaS) برای پردازش موازی
• 55. پلتفرم به عنوان سرویس (PaaS) برای پردازش توزیع‌شده
• 56. نرم‌افزار به عنوان سرویس (SaaS) در پردازش داده‌ها
• 57. پردازش موازی در لبه (Edge Computing)
• 58. پردازش توزیع‌شده در اینترنت اشیاء (IoT)
• 59. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 60. مفاهیم بلاک‌چین در پردازش توزیع‌شده
• 61. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها برای پردازش موازی
• 62. کاربرد پردازش موازی در شبیه‌سازی‌های علمی
• 63. پردازش موازی در گرافیک کامپیوتری
• 64. کاربرد پردازش توزیع‌شده در تحلیل داده‌های مالی
• 65. تحلیل داده‌های سلامت با استفاده از پردازش موازی
• 66. پردازش موازی در رباتیک
• 67. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 68. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در محیط توزیع‌شده
• 69. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های پردازش توزیع‌شده
• 70. مستندسازی در پروژه‌های پردازش موازی
• 71. تست و اشکال‌زدایی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 72. فرهنگ و همکاری در تیم‌های پردازش داده‌های بزرگ
• 73. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش در حوزه پردازش موازی
• 74. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق قابل توضیح (XAI)
• 75. کاربرد XAI در سیستم‌های پردازش توزیع‌شده
• 76. ملاحظات قانونی و مقرراتی در پردازش داده‌ها
• 77. حاکمیت داده‌ها (Data Governance)
• 78. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 79. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
• 80. کاربرد DRL در رباتیک توزیع‌شده
• 81. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) و پردازش موازی
• 82. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های پیچیده
• 83. مقدمه‌ای بر یادگیری خودنظارت‌شده (Self-Supervised Learning)
• 84. کاربرد یادگیری خودنظارت‌شده در پردازش موازی
• 85. پردازش موازی و توزیع‌شده برای داده‌های چندوجهی
• 86. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی در هوش مصنوعی (اشاره کوتاه و سازگار)
• 87. ملاحظات مقیاس‌پذیری در پردازش موازی
• 88. آینده پردازش موازی و توزیع‌شده داده‌ها
• 89. مروری بر ابزارهای نوین پردازش موازی
• 90. مروری بر ابزارهای نوین پردازش توزیع‌شده
• 91. مطالعات موردی در پردازش موازی داده‌ها
• 92. مطالعات موردی در پردازش توزیع‌شده داده‌ها
• 93. پروژه‌های عملی در پردازش موازی
• 94. پروژه‌های عملی در پردازش توزیع‌شده
• 95. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو در هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 96. ارتباط پردازش موازی با الگوریتم‌های بهینه‌سازی
• 97. تکنیک‌های موازی‌سازی در الگوریتم‌های فراابتکاری
• 98. کاربرد پردازش توزیع‌شده در تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
• 99. ملاحظات مرتبط با داده‌های حجیم غیرساختاریافته
• 100. مدیریت و پردازش داده‌های صوتی و تصویری در مقیاس بزرگ