کتاب استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای HPC
, ,

کتاب استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای HPC

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000364 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 استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای HPC

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی برنامه نویسی و محاسبات
  • 2. مقدمه ای بر برنامه نویسی و اهمیت آن در محاسبات
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه: متغیرها، انواع داده‌ها، عملگرها
  • 4. ساختارهای کنترل جریان: if-else, for, while
  • 5. توابع و روش‌های برنامه نویسی ماژولار
  • 6. آشنایی با زبان های برنامه نویسی پرکاربرد در HPC (Python, C/C++)
  • 7. مقدمه ای بر HPC: مفاهیم و معماری
  • 8. آشنایی با سخت افزار HPC: پردازنده ها، حافظه ها، شبکه ها
  • 9. آشنایی با سیستم عامل های HPC: Linux و ابزارهای خط فرمان
  • 10. مبانی مدیریت حافظه و بهینه سازی کد
  • 11. مبانی موازی سازی: مفاهیم و اهمیت آن در HPC
  • 12. مفاهیم پایه ریاضی و جبر خطی
  • 13. مروری بر جبر خطی: ماتریس ها، بردارها، عملیات ماتریسی
  • 14. مفهوم فضای برداری و زیرفضاها
  • 15. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه: مفاهیم و کاربردها
  • 16. تجزیه ماتریس: LU، QR، Cholesky
  • 17. نرم ها و اندازه گیری فاصله: L1, L2, Inf
  • 18. آشنایی با آنالیز داده و پیش پردازش
  • 19. اهمیت کاهش ابعاد در HPC و علوم داده
  • 20. آشنایی با مفاهیم آماری: میانگین، واریانس، کوواریانس
  • 21. مبانی احتمالات و توزیع های آماری
  • 22. اثر داده‌های پرت و روش های مقابله با آن
  • 23. مفاهیم و تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 24. مقدمه ای بر کاهش ابعاد: هدف و مزایا
  • 25. چالش های کاهش ابعاد در HPC
  • 26. روش های کاهش ابعاد خطی: PCA, LDA
  • 27. PCA: تئوری، الگوریتم، پیاده سازی
  • 28. LDA: تئوری، الگوریتم، پیاده سازی
  • 29. انتخاب تعداد ابعاد در PCA و LDA
  • 30. کاهش ابعاد غیرخطی: معرفی و بررسی اجمالی
  • 31. آشنایی با manifold learning و روش های مرتبط
  • 32. ایمپلمنتیشن کاهش ابعاد با استفاده از کتابخانه های Python (scikit-learn, etc.)
  • 33. معیارهای ارزیابی و مقایسه روش های کاهش ابعاد
  • 34. پیاده‌سازی و بهینه‌سازی PCA در HPC
  • 35. پیاده سازی PCA در محیط های موازی (MPI, OpenMP)
  • 36. بهینه سازی PCA برای مجموعه داده های بزرگ
  • 37. استفاده از کتابخانه های HPC برای تسریع PCA
  • 38. آشنایی با کتابخانه های تخصصی مانند Intel MKL و cuSOLVER
  • 39. مقایسه عملکرد PCA با روش های مختلف موازی سازی
  • 40. شناسایی گلوگاه های عملکرد در PCA
  • 41. استراتژی های بهینه سازی حافظه در PCA
  • 42. بهینه سازی ورودی/خروجی در PCA
  • 43. تجزیه و تحلیل پیچیدگی محاسباتی PCA
  • 44. بهبود عملکرد PCA با استفاده از تکنیک های پیشرفته
  • 45. LDA و سایر تکنیک‌های کاهش ابعاد در HPC
  • 46. پیاده سازی LDA در محیط های HPC
  • 47. بهینه سازی LDA برای داده های بزرگ
  • 48. بررسی تکنیک‌های دیگر کاهش ابعاد (t-SNE, UMAP)
  • 49. مقایسه و ارزیابی روش های مختلف کاهش ابعاد
  • 50. کاربرد روش های کاهش ابعاد در مسائل مختلف HPC
  • 51. استفاده از GPU برای تسریع کاهش ابعاد
  • 52. استفاده از فریمورک های توزیع شده (Dask, Spark)
  • 53. ارائه راه حل های عملی برای مسائل واقعی
  • 54. بررسی و رفع خطاهای رایج در پیاده سازی
  • 55. بهینه سازی الگوریتم های مبتنی بر درخت در HPC
  • 56. کاربردها و موارد پیشرفته
  • 57. کاربرد کاهش ابعاد در پردازش تصویر
  • 58. کاربرد کاهش ابعاد در پردازش سیگنال
  • 59. کاربرد کاهش ابعاد در داده کاوی و یادگیری ماشینی
  • 60. کاربرد کاهش ابعاد در شبیه سازی های علمی
  • 61. کاهش ابعاد و تجسم داده های حجیم
  • 62. کاهش ابعاد و خوشه بندی داده ها
  • 63. کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری ها
  • 64. کاهش ابعاد و پیش بینی
  • 65. ادغام کاهش ابعاد با سایر تکنیک های HPC
  • 66. آشنایی با تکنیک های انتخاب ویژگی
  • 67. ابزارها و کتابخانه‌های تخصصی
  • 68. معرفی و آموزش استفاده از CUDA و cuSOLVER
  • 69. آموزش استفاده از MPI برای موازی سازی
  • 70. آموزش استفاده از OpenMP برای موازی سازی
  • 71. آموزش استفاده از کتابخانه های ریاضی HPC (MKL, BLAS, LAPACK)
  • 72. معرفی و آموزش استفاده از ابزارهای پروفایلینگ (gprof, perf)
  • 73. آموزش استفاده از ابزارهای اشکال زدایی (gdb, valgrind)
  • 74. آموزش استفاده از ابزارهای مدیریت منابع (Slurm, PBS)
  • 75. استفاده از کانتینرها برای استقرار برنامه های HPC (Docker, Singularity)
  • 76. آموزش استفاده از ابزارهای ارزیابی عملکرد (perf, likwid)
  • 77. بهینه سازی کد برای معماری های مختلف
  • 78. تکنیک‌های پیشرفته و آینده پژوهی
  • 79. کاهش ابعاد و یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 80. کاهش ابعاد و شبکه های عصبی
  • 81. کاهش ابعاد و پردازش زبان طبیعی
  • 82. روش های ترکیبی کاهش ابعاد
  • 83. روش های کاهش ابعاد با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 84. تحقیق در زمینه کاهش ابعاد در HPC: چالش ها و فرصت ها
  • 85. بررسی مقالات و تحقیقات اخیر در زمینه کاهش ابعاد
  • 86. آینده کاهش ابعاد در محاسبات کوانتومی
  • 87. تاثیر کاهش ابعاد بر مصرف انرژی در HPC
  • 88. جمع بندی و مروری بر مفاهیم دوره
  • 89. در ادامه 12 سرفصل اضافی برای دوره "استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای HPC" ارائه می‌شود:
  • 90. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد و ضرورت آن در داده‌های حجیم
  • 91. تکنیک‌های کلاسیک کاهش ابعاد (PCA, SVD, LDA)
  • 92. تکنیک‌های غیرخطی و یادگیری منیفولد (t-SNE, UMAP, LLE)
  • 93. کاهش ابعاد مبتنی بر ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 94. پیاده‌سازی موازی تکنیک‌های کاهش ابعاد (MPI, OpenMP, CUDA)
  • 95. استفاده از کتابخانه‌های کاهش ابعاد در HPC (ScaLAPACK, Dask, cuML)
  • 96. بهینه‌سازی کارایی الگوریتم‌های کاهش ابعاد برای سخت‌افزار HPC
  • 97. مدیریت داده‌های بزرگ و توزیع‌شده در کاربردهای کاهش ابعاد
  • 98. کاربردهای کاهش ابعاد در علوم داده، یادگیری ماشین و شبیه‌سازی‌های علمی
  • 99. ارزیابی و انتخاب بهترین تکنیک کاهش ابعاد برای مسائل مختلف HPC
  • 100. کاهش ابعاد جریانی (Streaming Dimensionality Reduction) در محیط‌های بلادرنگ HPC

📚 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 استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای HPC”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا