, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در محاسبات کوانتومی برای هوش مصنوعی

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 محاسبات کوانتومی برای هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و محاسبات
  • 2. مفاهیم اساسی الگوریتم و ساختمان داده
  • 3. پیچیدگی محاسباتی و تحلیل کارایی الگوریتم‌ها
  • 4. آشنایی با سخت‌افزار کامپیوتر: CPU، حافظه و ورودی/خروجی
  • 5. مفهوم پردازش موازی: چرا به آن نیاز داریم؟
  • 6. انواع معماری‌های موازی: SIMD, MIMD
  • 7. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: حافظه مشترک و پیام‌رسانی
  • 8. مقدمه‌ای بر OpenMP برای پردازش‌های موازی
  • 9. مقدمه‌ای بر MPI برای پردازش‌های توزیع‌شده
  • 10. سیستم‌های حافظه سلسله‌مراتبی و کش (Cache)
  • 11. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در HPC
  • 12. GPUها به عنوان شتاب‌دهنده‌های محاسباتی
  • 13. برنامه‌نویسی CUDA/OpenCL برای GPUها
  • 14. معیارهای عملکرد در HPC: فلاپس (FLOPS)، پهنای باند
  • 15. چالش‌های مقیاس‌پذیری در HPC
  • 16. هوش مصنوعی چیست؟ تاریخچه و چشم‌انداز
  • 17. یادگیری ماشین: مفاهیم و دسته‌بندی‌ها
  • 18. یادگیری نظارت شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 19. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 20. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 21. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در ML
  • 22. کاهش ابعاد داده‌ها و انتخاب ویژگی
  • 23. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 24. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 25. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 26. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 27. پرسپترون چندلایه (MLP) و پس‌انتشار
  • 28. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های توالی
  • 31. مبانی فیزیک کوانتوم: تفاوت با فیزیک کلاسیک
  • 32. اصول جبر خطی برای محاسبات کوانتومی: بردارها و ماتریس‌ها
  • 33. اعداد مختلط و کاربرد آن‌ها در مکانیک کوانتومی
  • 34. فضای هیلبرت و حالت‌های کوانتومی
  • 35. مفهوم برهم‌نهی (Superposition)
  • 36. کیوبیت (Qubit) و تفاوت آن با بیت کلاسیک
  • 37. کره بلوخ (Bloch Sphere) برای نمایش کیوبیت
  • 38. اندازه‌گیری کوانتومی و فروپاشی تابع موج
  • 39. درهم‌تنیدگی (Entanglement) کوانتومی
  • 40. اصول عدم قطعیت هایزنبرگ
  • 41. گیت‌های کوانتومی تک-کیوبیتی: هادامارد، پاولی X، Y، Z
  • 42. گیت‌های کوانتومی چند-کیوبیتی: CNOT، SWAP
  • 43. مدارهای کوانتومی: ترکیب گیت‌ها
  • 44. قابلیت یونیورسال گیت‌های کوانتومی
  • 45. پروتکل‌های کوانتومی: دورنوردی کوانتومی (Quantum Teleportation)
  • 46. شبیه‌سازی مدارهای کوانتومی روی کامپیوترهای کلاسیک
  • 47. آشنایی با نویز و پدیده واهمدوسی (Decoherence)
  • 48. سخت‌افزارهای محاسبات کوانتومی: ابررساناها، یون‌های به دام افتاده
  • 49. محدودیت‌ها و چالش‌های سخت‌افزار کوانتومی فعلی
  • 50. برنامه‌نویسی کوانتومی: مقدمه‌ای بر Qiskit/Cirq
  • 51. موازی‌سازی کوانتومی و قدرت آن
  • 52. الگوریتم دیویچ-ژوزا (Deutsch-Jozsa)
  • 53. الگوریتم برنشتین-وزیرانی (Bernstein-Vazirani)
  • 54. تبدیل فوریه کوانتومی (Quantum Fourier Transform – QFT)
  • 55. کاربردهای QFT در الگوریتم‌های کوانتومی
  • 56. جستجوی گراور (Grover's Search Algorithm)
  • 57. کاربردهای الگوریتم گراور
  • 58. الگوریتم شر (Shor's Algorithm) برای فاکتورگیری (مفاهیم)
  • 59. تخمین فاز کوانتومی (Quantum Phase Estimation)
  • 60. محاسبات کوانتومی با خطای تحمل‌پذیر (Fault-tolerant QC)
  • 61. کدهای تصحیح خطای کوانتومی (Quantum Error Correction)
  • 62. محاسبات کوانتومی ابری: دسترسی به سخت‌افزارهای کوانتومی
  • 63. مدل‌های محاسبات کوانتومی: مداری، یک‌طرفه (Measurement-based)
  • 64. مفاهیم محاسبات کوانتومی آنالوگ و دیجیتال
  • 65. مسائل NP و NP-Complete در زمینه کوانتومی
  • 66. بهینه‌سازی کوانتومی: مقدمه
  • 67. الگوریتم بهینه‌سازی تقریبی کوانتومی (QAOA)
  • 68. VQE: الگوریتم واریشنی برای یافتن مقادیر ویژه کوانتومی
  • 69. محاسبات کوانتومی در دستگاه‌های NISQ (Near-Term)
  • 70. معماری‌های هیبریدی کوانتومی-کلاسیک
  • 71. چرا هوش مصنوعی به محاسبات کوانتومی نیاز دارد؟
  • 72. مزیت کوانتومی در هوش مصنوعی: فراتر از کامپیوترهای کلاسیک
  • 73. داده‌های کوانتومی: چگونه آن‌ها را نمایش دهیم؟
  • 74. پردازش داده‌ها در محیط کوانتومی برای هوش مصنوعی
  • 75. یادگیری ماشین کوانتومی (QML): مقدمه
  • 76. طبقه‌بندی کننده‌های کوانتومی (Quantum Classifiers)
  • 77. شبکه‌های عصبی کوانتومی (Quantum Neural Networks – QNN)
  • 78. نقش درهم‌تنیدگی در یادگیری ماشین کوانتومی
  • 79. الگوریتم‌های کوانتومی برای کاهش ابعاد (Quantum PCA)
  • 80. الگوریتم‌های کوانتومی برای خوشه‌بندی (Quantum K-Means)
  • 81. یادگیری عمیق کوانتومی (Quantum Deep Learning)
  • 82. یادگیری تقویتی کوانتومی (Quantum Reinforcement Learning)
  • 83. بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی برای مسائل AI
  • 84. کاربرد QML در تشخیص الگو
  • 85. کاربرد QML در پردازش زبان طبیعی کوانتومی (Quantum NLP)
  • 86. کاربرد QML در بینایی ماشین کوانتومی (Quantum Computer Vision)
  • 87. کاوش داده‌های کوانتومی (Quantum Data Mining)
  • 88. ژنراتورهای اعداد تصادفی کوانتومی (QRNG) و کاربردها
  • 89. امنیت سایبری کوانتومی و هوش مصنوعی
  • 90. چالش‌های پیاده‌سازی QML در دستگاه‌های فعلی
  • 91. آینده هوش مصنوعی با محاسبات کوانتومی
  • 92. کاربردهای عملی محاسبات کوانتومی برای AI در صنایع مختلف
  • 93. زیست‌شناسی محاسباتی و کشف دارو با QC و AI
  • 94. علم مواد با QC و AI
  • 95. کاربردهای مالی و بهینه‌سازی پورتفولیو با QC و AI
  • 96. فیزیک کوانتومی و مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با AI
  • 97. هوش مصنوعی جامع کوانتومی (Quantum AGI) – چشم‌انداز
  • 98. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی محاسبات کوانتومی و AI
  • 99. مسیرهای شغلی در محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی
  • 100. جمع‌بندی: آینده همگرایی محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی

📚 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 محاسبات کوانتومی برای هوش مصنوعی”

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

پیمایش به بالا