, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های ژنتیک برای حجم داده بالا

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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های ژنتیک برای حجم داده بالا

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی برنامه نویسی و مفاهیم اولیه
  • 2. آشنایی با زبان برنامه نویسی (انتخاب زبان مناسب HPC)
  • 3. نصب و پیکربندی محیط برنامه نویسی
  • 4. ساختار داده ها و الگوریتم ها (مروری کلی)
  • 5. مروری بر مفاهیم پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 6. مقدمه ای بر بهینه سازی کد
  • 7. مبانی معماری کامپیوتر و پردازش موازی
  • 8. آشنایی با واحدهای پردازشی (CPU، GPU)
  • 9. مروری بر سیستم عامل های لینوکس و HPC
  • 10. دستورات اساسی خط فرمان لینوکس
  • 11. مدیریت فایل ها و دایرکتوری ها در لینوکس
  • 12. مبانی شبکه و ارتباط بین ماشین ها
  • 13. مقدمه ای بر MPI (Message Passing Interface)
  • 14. مقدمه ای بر OpenMP (Open Multi-Processing)
  • 15. آشنایی با ابزارهای پروفایلینگ
  • 16. نصب و استفاده از پروفایلرها (gprof, perf)
  • 17. شناسایی گلوگاه های کد
  • 18. اصول اولیه بهینه سازی حافظه
  • 19. بهینه سازی حلقه ها و دستورات شرطی
  • 20. بهینه سازی استفاده از حافظه کش
  • 21. مبانی الگوریتم های ژنتیک
  • 22. مقدمه ای بر الگوریتم های ژنتیک (GA)
  • 23. اصول اولیه GA: کروموزوم، جمعیت، تابع برازندگی
  • 24. انتخاب، تقاطع (Crossover) و جهش (Mutation)
  • 25. انواع مختلف انتخاب (انتخاب چرخ رولت، تورنمنت)
  • 26. انواع مختلف تقاطع (تک نقطه ای، چند نقطه ای)
  • 27. انواع مختلف جهش (جهش یکنواخت، جهش غیر یکنواخت)
  • 28. تنظیم پارامترهای GA (اندازه جمعیت، نرخ جهش)
  • 29. تابع برازندگی و طراحی آن
  • 30. پیاده سازی ساده GA در زبان انتخابی
  • 31. ارزیابی و تحلیل نتایج GA
  • 32. بهینه سازی GA برای مسائل مختلف
  • 33. GA برای مسائل بهینه سازی پیوسته
  • 34. GA برای مسائل بهینه سازی گسسته
  • 35. GA برای مسائل چند هدفه
  • 36. GA و مسائل محدودیت دار
  • 37. بهینه سازی الگوریتم های ژنتیک برای داده های بزرگ
  • 38. چالش های محاسباتی داده های بزرگ
  • 39. معرفی خوشه های محاسباتی
  • 40. استفاده از کتابخانه های HPC (BLAS, LAPACK)
  • 41. پارالل سازی GA با MPI
  • 42. پارالل سازی GA با OpenMP
  • 43. ترکیب MPI و OpenMP
  • 44. بهینه سازی ارتباطات در MPI
  • 45. استفاده از ساختارهای داده توزیع شده
  • 46. مدیریت حافظه توزیع شده
  • 47. مقیاس پذیری GA
  • 48. بهینه سازی تابع برازندگی برای داده های بزرگ
  • 49. استراتژی های کاهش زمان اجرا
  • 50. استفاده از تکنیک های موازی سازی ناهمزمان
  • 51. استفاده از GPU برای شتاب دهی GA
  • 52. مبانی برنامه نویسی CUDA
  • 53. پیاده سازی GA بر روی GPU
  • 54. بهینه سازی عملکرد GPU
  • 55. استفاده از کتابخانه های GPU برای GA
  • 56. آشنایی با معماری های GPU مختلف
  • 57. بهینه سازی حافظه GPU
  • 58. ترکیب CPU و GPU در GA
  • 59. استفاده از تکنیک های ذخیره سازی داده
  • 60. کاربردها و موارد پیشرفته
  • 61. کاربردهای GA در زمینه های مختلف (علوم، مهندسی، …)
  • 62. GA برای یادگیری ماشین (انتخاب ویژگی، بهینه سازی شبکه عصبی)
  • 63. GA برای بهینه سازی کلان داده (Big Data)
  • 64. تجسم داده ها و تحلیل نتایج GA
  • 65. آشنایی با چارچوب های GA (DEAP, PyGAD)
  • 66. مقایسه و ارزیابی چارچوب های مختلف GA
  • 67. انتخاب چارچوب مناسب برای پروژه
  • 68. بهینه سازی خودکار پارامترهای GA (AutoML)
  • 69. استفاده از الگوریتم های تکاملی چند هدفه
  • 70. آشنایی با الگوریتم های ژنتیک رقابتی
  • 71. بهینه سازی ترکیبی با GA (GA + سایر الگوریتم ها)
  • 72. تکنیک های کاهش ابعاد داده
  • 73. مدل سازی و شبیه سازی
  • 74. ارزیابی عملکرد و اعتبارسنجی
  • 75. بررسی مطالعات موردی
  • 76. آنالیز حساسیت پارامترها
  • 77. بهینه سازی مصرف انرژی در HPC
  • 78. مدیریت خطا و تحمل پذیری
  • 79. امنیت در محاسبات HPC
  • 80. آینده الگوریتم های ژنتیک و HPC
  • 81. ارائه و انتشار نتایج
  • 82. بهترین شیوه ها در برنامه نویسی HPC
  • 83. تست و اشکال زدایی کد
  • 84. مستندسازی کد
  • 85. ابزارها و کتابخانه های کاربردی
  • 86. پروفایلینگ پیشرفته و بهینه سازی کد
  • 87. آشنایی با سیستم های فایل توزیع شده (HDFS)
  • 88. بهره برداری از سیستم های ذخیره سازی موازی
  • 89. مدیریت Job ها در HPC
  • 90. مبانی Docker و استفاده در HPC
  • 91. استفاده از کانتینرها برای اجرای GA
  • 92. پایپ لاین های CI/CD در پروژه های HPC
  • 93. اتوماسیون فرایندها
  • 94. نقش هوش مصنوعی در HPC
  • 95. اخلاق در محاسبات HPC
  • 96. آشنایی با ابر رایانش و سرویس های ابری
  • 97. مقایسه پلتفرم های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 98. استقرار GA در محیط های ابری
  • 99. هزینه های محاسباتی و بهینه سازی بودجه
  • 100. آشنایی با یادگیری تقویتی و ارتباط با GA

📚 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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های ژنتیک برای حجم داده بالا”

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

پیمایش به بالا