, ,

کتاب بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند کشاورزی

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 سیستم‌های هوشمند کشاورزی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر کشاورزی هوشمند و چالش‌های محاسباتی آن
  • 2. مروری بر پایتون برای محاسبات علمی
  • 3. کار با آرایه‌های بهینه با NumPy
  • 4. پردازش و تحلیل داده با Pandas
  • 5. مبانی الگوریتم‌ها و پیچیدگی زمانی (Big O)
  • 6. ساختمان داده‌های کلیدی برای داده‌های کشاورزی (سری زمانی، مکانی)
  • 7. مبانی معماری کامپیوتر: CPU، حافظه و I/O
  • 8. آشنایی با گلوگاه فون نویمان (Von Neumann Bottleneck)
  • 9. مقدمه‌ای بر خط فرمان لینوکس برای محیط‌های HPC
  • 10. اسکریپت‌نویسی با Bash برای اتوماسیون وظایف
  • 11. کنترل نسخه با Git برای پروژه‌های محاسباتی
  • 12. مقدمه‌ای بر مجازی‌سازی و کانتینرها (Docker)
  • 13. منابع داده در کشاورزی هوشمند: سنسورها، اینترنت اشیاء، پهپاد و ماهواره
  • 14. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های حجیم کشاورزی
  • 15. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی و مدل‌سازی در کشاورزی
  • 16. محاسبات سطح بالا (HPC) چیست؟
  • 17. طبقه‌بندی فلین: SISD, SIMD, MISD, MIMD
  • 18. مفاهیم موازی‌سازی: موازی‌سازی داده و موازی‌سازی وظیفه
  • 19. قانون امدال و قانون گوستافسون
  • 20. معیارهای ارزیابی عملکرد: افزایش سرعت، کارایی و مقیاس‌پذیری
  • 21. معماری‌های حافظه: حافظه اشتراکی در مقابل حافظه توزیع‌شده
  • 22. درک مفهوم یکپارچگی کش (Cache Coherence)
  • 23. شبکه‌های اتصال داخلی (Interconnection Networks) در کلاسترها
  • 24. آشنایی با ابرکامپیوترها، کلاسترها و گریدها
  • 25. زمان‌بندهای کار (Job Schedulers) مانند Slurm
  • 26. سیستم‌های فایل موازی (Parallel File Systems)
  • 27. پروفایلینگ کد و شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
  • 28. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ مانند gprof و perf
  • 29. مقدمه‌ای بر برداری‌سازی (Vectorization) و دستورات SIMD
  • 30. بهینه‌سازی‌های کامپایلر برای افزایش عملکرد
  • 31. درک محاسبات ممیز شناور و مسائل دقت
  • 32. اصول توازن بار (Load Balancing)
  • 33. همگام‌سازی: قفل‌ها، سمافورها و Mutex
  • 34. شرایط رقابتی (Race Conditions) و بن‌بست‌ها (Deadlocks)
  • 35. مقدمه‌ای بر معماری GPU و نقش آن در HPC
  • 36. مقدمه‌ای بر چندنخی (Multi-threading)
  • 37. برنامه‌نویسی با OpenMP: دستورها (Directives) و بندها (Clauses)
  • 38. موازی‌سازی حلقه‌ها با OpenMP
  • 39. مدیریت وظایف (Tasks) در OpenMP
  • 40. همگام‌سازی در OpenMP
  • 41. بهینه‌سازی کدهای OpenMP برای شبیه‌سازی‌های کشاورزی
  • 42. مقدمه‌ای بر رابط ارسال پیام (MPI)
  • 43. ارتباطات نقطه به نقطه (Point-to-Point) در MPI
  • 44. ارتباطات جمعی (Collective) در MPI: Broadcast, Scatter, Gather
  • 45. عملیات کاهشی (Reduction) در MPI
  • 46. ارتباطات غیرمسدودکننده (Non-Blocking) در MPI
  • 47. استراتژی‌های تجزیه دامنه برای داده‌های مکانی کشاورزی
  • 48. پیاده‌سازی یک مدل موازی پیش‌بینی آب‌وهوا با MPI
  • 49. مقدمه‌ای بر مدل برنامه‌نویسی CUDA
  • 50. هسته‌ها (Kernels)، نخ‌ها، بلاک‌ها و گریدها در CUDA
  • 51. مدیریت حافظه در CUDA: حافظه سراسری، اشتراکی و ثابت
  • 52. بهینه‌سازی هسته‌های CUDA: دسترسی یکپارچه به حافظه (Coalescing)
  • 53. کتابخانه‌های CUDA برای محاسبات علمی (cuBLAS, cuFFT)
  • 54. کاربرد CUDA در پردازش موازی تصاویر پهپاد
  • 55. مقدمه‌ای بر OpenCL به عنوان جایگزین CUDA
  • 56. برنامه‌نویسی ترکیبی MPI + OpenMP
  • 57. برنامه‌نویسی ترکیبی MPI + CUDA
  • 58. بهترین روش‌ها برای مدل‌های برنامه‌نویسی ترکیبی
  • 59. چالش‌های کلان‌داده (Big Data) در کشاورزی
  • 60. مقدمه‌ای بر اکوسیستم Hadoop
  • 61. سیستم فایل توزیع‌شده Hadoop (HDFS)
  • 62. پارادایم MapReduce برای پردازش داده‌های حجیم
  • 63. مقدمه‌ای بر Apache Spark برای محاسبات درون‌حافظه‌ای سریع
  • 64. هسته اسپارک: RDDها و عملیات روی آن‌ها
  • 65. استفاده از Spark SQL برای تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 66. پردازش جریانی داده‌های سنسورها با Spark Streaming
  • 67. بهینه‌سازی جاب‌های اسپارک برای کلاسترهای HPC
  • 68. خطوط لوله موازی برای استخراج و بارگذاری داده (ETL)
  • 69. استفاده از Dask برای محاسبات موازی در پایتون
  • 70. پایگاه‌داده‌های سطح بالا برای داده‌های سری زمانی
  • 71. پردازش کلان‌داده‌های مکانی-جغرافیایی
  • 72. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌های علمی
  • 73. مطالعه موردی: پردازش تصاویر ماهواره‌ای با Spark
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای کشاورزی
  • 75. چالش‌های آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 76. موازی‌سازی الگوریتم‌های کلاسیک یادگیری ماشین
  • 77. آموزش توزیع‌شده شبکه‌های عصبی عمیق
  • 78. موازی‌سازی داده در مقابل موازی‌سازی مدل
  • 79. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده: Horovod و TensorFlow Distributed
  • 80. استفاده از GPU برای تسریع استنتاج (Inference) در یادگیری عمیق
  • 81. تنظیم هایپرپارامترها در مقیاس بزرگ با HPC
  • 82. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی عملکرد محصول با HPC
  • 83. تشخیص آفات و بیماری‌ها از تصاویر با CNNهای توزیع‌شده
  • 84. یادگیری تقویتی برای کنترل ماشین‌آلات کشاورزی خودران
  • 85. الگوریتم‌های ژنتیک سطح بالا برای بهینه‌سازی اصلاح نباتات
  • 86. پیش‌بینی سری‌های زمانی رطوبت خاک و هوا در مقیاس بزرگ
  • 87. فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون مدل برای هوش مصنوعی لبه در کشاورزی
  • 88. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای کشاورزی هوشمند با حفظ حریم خصوصی
  • 89. دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) برای مدل‌سازی اقلیم گلخانه‌ها
  • 90. تحلیل المان محدود (FEA) برای تعامل خاک و ماشین‌آلات
  • 91. یکپارچه‌سازی HPC با اینترنت اشیاء و محاسبات لبه در مزرعه
  • 92. HPC مبتنی بر ابر برای کشاورزی (AWS, Azure, GCP)
  • 93. معماری‌های HPC بدون سرور (Serverless)
  • 94. بهره‌وری انرژی در HPC (محاسبات سبز)
  • 95. محاسبات کوانتومی و پتانسیل آن در کشاورزی
  • 96. مصورسازی داده‌های شبیه‌سازی کشاورزی در مقیاس بزرگ
  • 97. ساخت یک همزاد دیجیتال (Digital Twin) برای یک مزرعه با HPC
  • 98. پروژه جامع: بهینه‌سازی برنامه‌های آبیاری با استفاده از HPC و ML
  • 99. آینده محاسبات سطح بالا در کشاورزی دقیق و پایدار
  • 100. **شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و تکنیک‌های موازی‌سازی برای یادگیری ماشین در کشاورزی (GPU، TPU، FPGA، MPI، OpenMP)**

📚 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 سیستم‌های هوشمند کشاورزی”

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

پیمایش به بالا