, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش متن بزرگ

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 پردازش متن بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: چرا محاسبات سطح بالا در پردازش متن بزرگ؟
  • 2. مروری بر اصول برنامه نویسی پایتون
  • 3. ساختارهای داده پایه در پایتون (لیست، تاپل، دیکشنری، ست)
  • 4. آشنایی با الگوریتم‌ها و پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 5. مقدمه‌ای بر فایل‌ها و ورودی/خروجی در پایتون
  • 6. کار با رشته‌ها و عملیات پایه متنی در پایتون
  • 7. معرفی کتابخانه‌های پایه برای کار با متن (re, codecs)
  • 8. آشنایی با انکدینگ‌ها و یونیکد در پردازش متن
  • 9. اصول سیستم عامل و مدیریت فرآیندها
  • 10. مروری بر معماری پایه کامپیوتر (CPU، RAM، کش)
  • 11. مفهوم حافظه مجازی و سلسله مراتب حافظه
  • 12. ابزارهای پایه برای اندازه‌گیری عملکرد کد (timeit, cProfile)
  • 13. مفهوم مقیاس‌پذیری و چالش‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 14. بررسی دیتاست‌های متنی بزرگ و ویژگی‌های آن‌ها
  • 15. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 16. مفاهیم اساسی NLP: توکن‌سازی، نرمال‌سازی
  • 17. تکنیک‌های پاکسازی متن (حذف نویز، اصلاح نگارشی)
  • 18. ریشه‌یابی (Stemming) و لغت‌سازی (Lemmatization)
  • 19. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
  • 20. شناسایی موجودیت‌های نامدار (Named Entity Recognition)
  • 21. نمایش برداری کلمات: Bag-of-Words و TF-IDF
  • 22. ماتریس‌های پراکنده (Sparse Matrices) در پردازش متن
  • 23. آشنایی با کتابخانه NLTK برای پردازش متن
  • 24. آشنایی با کتابخانه spaCy برای پردازش متن پیشرفته
  • 25. تکنیک‌های کار با فایل‌های بسیار بزرگ (chunking, streaming)
  • 26. فشرده‌سازی و دی‌فشرده‌سازی داده‌های متنی
  • 27. ذخیره‌سازی و بازیابی کارآمد متن: پایگاه داده‌های متنی
  • 28. مقدمه‌ای بر ایندکس‌گذاری و جستجو در متن‌های بزرگ
  • 29. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP (دقت، بازیابی، F1-Score)
  • 30. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای متن (دسته‌بندی، خوشه‌بندی)
  • 31. مفهوم محاسبات موازی و دلایل نیاز به آن
  • 32. تفاوت موازی‌سازی (Parallelism) و هم‌زمانی (Concurrency)
  • 33. انواع موازی‌سازی: داده‌ای، وظیفه‌ای
  • 34. معیارهای سنجش عملکرد در HPC: سرعت‌بخش (Speedup)، کارایی (Efficiency)
  • 35. قانون آمدال (Amdahl's Law) و محدودیت‌های موازی‌سازی
  • 36. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: حافظه اشتراکی و حافظه توزیع‌شده
  • 37. چالش‌های برنامه‌نویسی موازی: همگام‌سازی، بن‌بست (Deadlock)، مسابقه داده (Race Condition)
  • 38. نخ‌ها (Threads) و فرآیندها (Processes) در پایتون
  • 39. ارتباط بین فرآیندها (IPC)
  • 40. مدیریت حافظه در سیستم‌های موازی
  • 41. مقدمه‌ای بر معماری چند هسته‌ای (Multi-core)
  • 42. اهمیت سلسله مراتب حافظه (Cache) در عملکرد HPC
  • 43. مفهوم برداری‌سازی (Vectorization) و SIMD
  • 44. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (DFS) و اهمیت آن‌ها
  • 45. ابزارهای پایشی و پروفایلینگ برای کدهای موازی
  • 46. معماری پردازنده‌های مدرن: هسته‌ها، رشته‌ها، کش
  • 47. آشنایی با معماری GPU (واحد پردازش گرافیکی)
  • 48. تفاوت‌های کلیدی CPU و GPU در محاسبات
  • 49. حافظه GPU و پهنای باند آن
  • 50. مزایا و معایب استفاده از GPU برای پردازش متن
  • 51. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری دیگر (FPGA, TPU)
  • 52. استراتژی‌های مدیریت I/O برای داده‌های متنی عظیم
  • 53. سیستم‌های ذخیره‌سازی با کارایی بالا (SSD, NVMe)
  • 54. آشنایی با شبکه‌های با سرعت بالا (InfiniBand, Ethernet)
  • 55. توپولوژی‌های شبکه در خوشه‌های محاسباتی
  • 56. تخصیص و مدیریت منابع سخت‌افزاری در محیط‌های HPC
  • 57. مفاهیم مجازی‌سازی و کانتینرسازی (Docker, Kubernetes) در HPC
  • 58. استفاده از محیط‌های ابری برای محاسبات سطح بالا (AWS, GCP, Azure)
  • 59. معماری خوشه‌های محاسباتی (Clusters)
  • 60. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای پردازش متن در مقیاس بزرگ
  • 61. موازی‌سازی با کتابخانه multiprocessing در پایتون (حافظه اشتراکی)
  • 62. استفاده از NumPy برای عملیات برداری و ماتریسی با کارایی بالا
  • 63. بهینه‌سازی کدهای پایتون با Numba (JIT Compilation)
  • 64. مقدمه‌ای بر OpenMP برای موازی‌سازی حلقه‌ها (مفهومی)
  • 65. مقدمه‌ای بر MapReduce و مدل برنامه‌نویسی آن (پردازش توزیع‌شده)
  • 66. آشنایی با Apache Spark: معماری و اکوسیستم
  • 67. Spark RDDs (Resilient Distributed Datasets) برای پردازش متن
  • 68. Spark DataFrames و Spark SQL برای کار با داده‌های متنی ساختاریافته
  • 69. Dask: موازی‌سازی وظایف پایتون در مقیاس بزرگ
  • 70. Dask DataFrames و Dask Bags برای پردازش متن
  • 71. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface) و اصول آن (مفهومی)
  • 72. مقدمه‌ای بر CUDA و معماری آن (مفهومی – محاسبات GPU)
  • 73. استفاده از PyTorch برای محاسبات GPU و Tensorها
  • 74. استفاده از TensorFlow برای محاسبات GPU و Tensorها
  • 75. کتابخانه‌های GPU-Accelerated برای داده (cuDF) و یادگیری ماشین (cuML)
  • 76. Hugging Face Transformers: بارگذاری و استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
  • 77. موازی‌سازی در کتابخانه Transformers (مانند pipeline, batching)
  • 78. الگوریتم‌های موازی برای توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
  • 79. موازی‌سازی استخراج ویژگی و نمایش برداری متن
  • 80. بهینه‌سازی مصرف حافظه برای مدل‌های متنی بزرگ
  • 81. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای متن در مقیاس بزرگ
  • 82. ایندکس‌گذاری توزیع‌شده برای جستجوی سریع (مانند Lucene, Elasticsearch)
  • 83. طراحی معماری پایپلاین‌های پردازش متن موازی
  • 84. مدیریت خطا و تحمل پذیری خطا (Fault Tolerance) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 85. تعادل بار (Load Balancing) در خوشه‌های پردازش متن
  • 86. تکنیک‌های پروفایلینگ پیشرفته برای کدهای HPC متنی
  • 87. استراتژی‌های استقرار (Deployment) مدل‌های بزرگ متنی
  • 88. آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 89. تکنیک‌های بهینه‌سازی استنتاج (Inference) مدل‌های LLM (quantization, pruning)
  • 90. موازی‌سازی با Sharding و Distillation برای LLMs
  • 91. استفاده از مدل‌های Embedding توزیع‌شده (مانند Word2Vec, BERT)
  • 92. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A) در مقیاس بزرگ
  • 93. کاربردهای HPC در تحلیل احساسات و خلاصه‌سازی متن
  • 94. تحلیل داده‌های علمی و پزشکی متنی با استفاده از HPC
  • 95. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش متن بزرگ
  • 96. آینده محاسبات سطح بالا در پردازش زبان طبیعی
  • 97. جمع‌بندی و پروژه‌های عملی (طراحی یک سیستم نمونه)
  • 98. **پردازش موازی و توزیع شده متن با استفاده از Dask/Spark.**
  • 99. **مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پردازش متن (Classification, Clustering).**
  • 100. **مصورسازی داده‌های متنی و تحلیل اکتشافی داده (EDA) با ابزارهایی مانند Matplotlib و Seaborn.**

📚 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 پردازش متن بزرگ”

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

پیمایش به بالا