کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000358 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه نویسی و مفهوم محاسبات
  • 2. ساختارهای داده پایه (آرایه، لیست پیوندی)
  • 3. ساختارهای داده پیشرفته (درخت، گراف)
  • 4. مقدمه‌ای بر پیچیدگی زمانی و فضایی الگوریتم‌ها
  • 5. الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو
  • 6. مقدمه‌ای بر مفهوم سیستم‌های توصیه‌گر
  • 7. چرا سیستم‌های توصیه‌گر مهم هستند؟
  • 8. داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر: انواع و چالش‌ها
  • 9. ماتریس سودمندی و مفهوم پراکندگی (Sparsity)
  • 10. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر: شروع سرد و مقیاس‌پذیری
  • 11. دسته‌بندی سیستم‌های توصیه‌گر: مروری کلی
  • 12. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا (Content-Based)
  • 13. استخراج ویژگی و نمایش آیتم‌ها در Content-Based
  • 14. شباهت سنجی در سیستم‌های Content-Based
  • 15. سیستم‌های توصیه‌گر مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 16. Collaborative Filtering مبتنی بر کاربر (User-Based)
  • 17. Collaborative Filtering مبتنی بر آیتم (Item-Based)
  • 18. مفهوم همسایگی در Collaborative Filtering
  • 19. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر (دقت، فراخوانی)
  • 20. معیارهای ارزیابی پیشرفته (RMSE, MAE, AUC, F1)
  • 21. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 22. چرا به HPC نیاز داریم؟ (سرعت، مقیاس، داده‌های بزرگ)
  • 23. معماری‌های پایه کامپیوتر برای HPC (CPU, Memory)
  • 24. سلسله مراتب حافظه: کش، RAM، دیسک
  • 25. تأثیر سلسله مراتب حافظه بر عملکرد برنامه
  • 26. مفهوم موازی‌سازی (Parallelism) و هم‌زمانی (Concurrency)
  • 27. انواع موازی‌سازی: داده‌ای و وظیفه‌ای
  • 28. قانون آمدال (Amdahl's Law) و قانون گستافسون (Gustafson's Law)
  • 29. معیارهای ارزیابی عملکرد در HPC (Latency, Throughput, Speedup, Efficiency)
  • 30. پردازش چند هسته‌ای و چند نخی (Multi-core, Multi-threading)
  • 31. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی با نخ‌ها (Threads)
  • 32. مشکلات برنامه‌نویسی موازی: رقابت داده‌ای و بن‌بست
  • 33. همگام‌سازی نخ‌ها: Mutex, Semaphore
  • 34. مفهوم حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 35. مقدمه‌ای بر OpenMP برای برنامه‌نویسی Shared Memory
  • 36. ساختارهای موازی‌سازی با OpenMP (for, sections, tasks)
  • 37. مفهوم حافظه توزیع شده (Distributed Memory)
  • 38. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface)
  • 39. عملیات ارتباطی پایه در MPI (Send, Recv)
  • 40. عملیات جمعی در MPI (Broadcast, Reduce, Gather, Scatter)
  • 41. نمایش ماتریس‌های پراکنده (Sparse Matrices) در محاسبات
  • 42. فرمت‌های ذخیره‌سازی ماتریس‌های پراکنده (COO, CSR, CSC)
  • 43. عملیات پایه روی ماتریس‌های پراکنده (ضرب، جمع)
  • 44. موازی‌سازی عملیات روی ماتریس‌های پراکنده
  • 45. پیاده‌سازی موازی User-Based Collaborative Filtering
  • 46. بهینه‌سازی محاسبات شباهت در User-Based CF
  • 47. پیاده‌سازی موازی Item-Based Collaborative Filtering
  • 48. استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده‌ها در CF موازی (Partitioning)
  • 49. فاکتورگیری ماتریسی (Matrix Factorization) برای RS
  • 50. مفهوم SVD (Singular Value Decomposition)
  • 51. پیاده‌سازی SVD در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. چالش‌های موازی‌سازی SVD برای ماتریس‌های بزرگ
  • 53. روش ALS (Alternating Least Squares) برای Matrix Factorization
  • 54. اصول و گام‌های الگوریتم ALS
  • 55. پیاده‌سازی موازی ALS با استفاده از Shared Memory (OpenMP)
  • 56. پیاده‌سازی موازی ALS با استفاده از Distributed Memory (MPI)
  • 57. بهینه‌سازی‌های ارتباطی در ALS موازی
  • 58. Parallel SGD (Stochastic Gradient Descent) برای RS
  • 59. روش‌های کاهش ارتباط در Parallel SGD
  • 60. مفهوم مدل‌های مبتنی بر گراف در RS
  • 61. الگوریتم PageRank و کاربرد آن در RS
  • 62. موازی‌سازی الگوریتم‌های مبتنی بر گراف
  • 63. Graph Partitioning برای محاسبات موازی روی گراف‌ها
  • 64. Tensor Factorization برای سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 65. چالش‌ها و روش‌های موازی‌سازی Tensor Factorization
  • 66. مقدمه‌ای بر محاسبات GPU و OpenCL/CUDA
  • 67. معماری GPU و مدل برنامه‌نویسی آن
  • 68. موازی‌سازی عملیات ماتریسی بر روی GPU
  • 69. پیاده‌سازی Collaborative Filtering با استفاده از GPU
  • 70. بهینه‌سازی‌های خاص GPU برای RS (حافظه مشترک، بلاک‌بندی)
  • 71. مفهوم Hadoop و اکوسیستم آن (HDFS, MapReduce)
  • 72. MapReduce برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های RS
  • 73. چالش‌های MapReduce برای الگوریتم‌های تکراری (Iterative Algorithms)
  • 74. معرفی Apache Spark: یک فریم‌ورک محاسبات خوشه‌ای
  • 75. RDD (Resilient Distributed Datasets) در Spark
  • 76. Spark MLlib برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های RS
  • 77. پیاده‌سازی ALS با Spark MLlib
  • 78. Spark GraphX برای الگوریتم‌های مبتنی بر گراف در RS
  • 79. بهینه‌سازی‌های Spark برای مقیاس‌پذیری RS
  • 80. معرفی فریم‌ورک‌های حافظه‌محور (In-Memory Computing)
  • 81. Apache Flink و کاربرد آن در RS در لحظه
  • 82. استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL برای ذخیره‌سازی داده‌های RS
  • 83. بهینه‌سازی دسترسی به داده در سیستم‌های توصیه‌گر با NoSQL
  • 84. پردازش جریانی (Stream Processing) برای توصیه‌های بلادرنگ
  • 85. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems) و موازی‌سازی آن‌ها
  • 86. استراتژی‌های ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های توصیه‌گر
  • 87. سیستم‌های توصیه‌گر آنلاین (Online) در مقابل آفلاین (Offline)
  • 88. محاسبات افزایشی (Incremental Computing) برای به‌روزرسانی مدل
  • 89. مفهوم Serving و Inferencing در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. بهینه‌سازی لایه‌های Serving برای تأخیر کم (Low Latency)
  • 91. استفاده از تکنیک‌های Approximate Nearest Neighbor (ANN) برای سرعت
  • 92. معماری‌های میکروسرویس برای سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
  • 93. Containerization (Docker) و Orchestration (Kubernetes) در Deployment RS
  • 94. مدیریت منابع و زمان‌بندی در خوشه‌های HPC برای RS
  • 95. پلتفرم‌های ابری برای توسعه و استقرار سیستم‌های توصیه‌گر
  • 96. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر بسیار بزرگ
  • 97. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر توزیع شده
  • 98. توصیه‌های عادلانه و اخلاق در محاسبات توصیه‌گر
  • 99. مروری بر روندهای آتی در HPC برای سیستم‌های توصیه‌گر (سخت‌افزارهای جدید، یادگیری فدرال)
  • 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده محاسبات در سیستم‌های توصیه‌گر

📚 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 محاسبات در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا