, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه نویسی
  • 2. مبانی ساختار داده
  • 3. مبانی الگوریتم‌ها
  • 4. مبانی پیچیدگی الگوریتمی
  • 5. مقدمه‌ای بر زبان برنامه نویسی
  • 6. متغیرها و انواع داده
  • 7. عملگرها و عبارات
  • 8. دستورات شرطی
  • 9. حلقه‌ها
  • 10. توابع
  • 11. مدیریت خطا
  • 12. ساختارهای داده پایه (لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها)
  • 13. کلاس‌ها و اشیاء
  • 14. وراثت
  • 15. چندریختی
  • 16. برنامه نویسی شی گرا
  • 17. مدیریت فایل
  • 18. مقدمه‌ای بر پایگاه داده
  • 19. مبانی SQL
  • 20. ارتباط با پایگاه داده از طریق برنامه
  • 21. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 22. چرا به HPC نیاز داریم؟
  • 23. معماری‌های HPC
  • 24. پردازنده‌های چند هسته‌ای
  • 25. کارت‌های گرافیک (GPU)
  • 26. حافظه در HPC
  • 27. شبکه‌های پرسرعت
  • 28. مدل‌های موازی سازی
  • 29. موازی سازی داده‌ای
  • 30. موازی سازی وظیفه‌ای
  • 31. رابط انتقال پیام (MPI)
  • 32. مقدمه‌ای بر MPI
  • 33. ارسال و دریافت پیام
  • 34. جمع آوری و پخش پیام
  • 35. مبادله پیام‌های غیرهمزمان
  • 36. توپولوژی‌های MPI
  • 37. کتابخانه‌های موازی سازی
  • 38. OpenMP
  • 39. مقدمه‌ای بر OpenMP
  • 40. دستورات OpenMP
  • 41. انواع موازی سازی با OpenMP
  • 42. مدیریت داده در OpenMP
  • 43. همگام سازی در OpenMP
  • 44. نکات و ترفندهای OpenMP
  • 45. CUDA
  • 46. مقدمه‌ای بر CUDA
  • 47. معماری CUDA
  • 48. کرنل‌های CUDA
  • 49. مدیریت حافظه در CUDA
  • 50. همگام سازی در CUDA
  • 51. بهینه سازی کد CUDA
  • 52. نکات و ترفندهای CUDA
  • 53. موازی سازی با GPU
  • 54. کاربرد GPU در محاسبات علمی
  • 55. کاربرد GPU در یادگیری ماشین
  • 56. بهینه سازی داده برای GPU
  • 57. آرایه ها و ماتریس ها در HPC
  • 58. مقدمه‌ای بر محاسبات ماتریسی
  • 59. عملیات برداری و ماتریسی
  • 60. کتابخانه‌های خطی جبری (BLAS/LAPACK)
  • 61. مقدمه‌ای بر BLAS
  • 62. عملیات اصلی BLAS
  • 63. مقدمه‌ای بر LAPACK
  • 64. حل دستگاه معادلات خطی
  • 65. محاسبه مقادیر ویژه
  • 66. بهینه سازی محاسبات ماتریسی
  • 67. کاربرد ماتریس‌ها در علم داده
  • 68. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی داده
  • 69. تعریف مسئله بهینه‌سازی
  • 70. انواع مسائل بهینه‌سازی
  • 71. بهینه‌سازی خطی
  • 72. بهینه‌سازی غیرخطی
  • 73. بهینه‌سازی محدب
  • 74. روش‌های حل مسائل بهینه‌سازی
  • 75. گرادیان نزولی
  • 76. روش‌های مرتبه دوم
  • 77. روش‌های دقیق
  • 78. روش‌های تقریبی
  • 79. الگوریتم‌های فراابتکاری
  • 80. ژنتیک
  • 81. مورچگان
  • 82. شبیه‌سازی تبرید
  • 83. بهینه سازی پارامترها
  • 84. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 85. استفاده از HPC در بهینه‌سازی پارامترها
  • 86. موازی سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 87. Parallel computing for optimization algorithms
  • 88. بهینه سازی جستجوی گرید
  • 89. توزیع محاسبات در جستجوی گرید
  • 90. بهینه سازی جستجوی تصادفی
  • 91. بهینه سازی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 92. بهینه سازی توابع هزینه
  • 93. بهینه سازی وزن‌های شبکه عصبی
  • 94. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
  • 95. Parallel training of machine learning models
  • 96. مقیاس پذیری الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 97. ملاحظات حافظه در HPC
  • 98. مدیریت داده‌های بزرگ
  • 99. فشرده سازی داده‌ها
  • 100. دسترسی کارآمد به داده‌ها

📚 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 بهینه‌سازی داده”

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

پیمایش به بالا