سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در سیستم‌های پیشنهاد دهنده بلادرنگ

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در سیستم‌های پیشنهاد دهنده بلادرنگ

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 سیستم‌های پیشنهاد دهنده بلادرنگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا و سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 2. مفاهیم پایه برنامه نویسی و الگوریتم ها
  • 3. معماری کامپیوتر و تاثیر آن بر عملکرد
  • 4. حافظه و مدیریت آن در HPC
  • 5. آشنایی با سیستم عامل های HPC (لینوکس)
  • 6. مقدمه ای بر موازی سازی و concurrency
  • 7. مدل های برنامه نویسی موازی (Threadها و Processها)
  • 8. آشنایی با MPI (Message Passing Interface)
  • 9. نصب و پیکربندی MPI
  • 10. برنامه نویسی MPI: ارسال و دریافت پیام
  • 11. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI
  • 12. ارتباطات گروهی در MPI
  • 13. بهینه سازی ارتباطات MPI
  • 14. آشنایی با OpenMP
  • 15. دستورات OpenMP برای موازی سازی حلقه ها
  • 16. مدیریت داده در OpenMP
  • 17. بهینه سازی OpenMP
  • 18. مقدمه ای بر GPU Computing و CUDA
  • 19. معماری GPU و CUDA
  • 20. نصب و پیکربندی CUDA
  • 21. برنامه نویسی CUDA: Kernel ها و Threadها
  • 22. مدیریت حافظه در CUDA
  • 23. انتقال داده بین CPU و GPU
  • 24. بهینه سازی CUDA
  • 25. مقدمه ای بر سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 26. انواع سیستم های پیشنهاد دهنده (محتوا محور، فیلترینگ مشارکتی، هیبریدی)
  • 27. معیارهای ارزیابی سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 28. داده های مورد نیاز برای سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 29. پیش پردازش داده ها برای سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 30. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر حافظه
  • 31. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر مدل
  • 32. تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
  • 33. الگوریتم های تکین (SVD)
  • 34. الگوریتم های NMF (Non-negative Matrix Factorization)
  • 35. روش های کاهش ابعاد در سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 36. محتوامحوری: استخراج ویژگی از محتوا
  • 37. وزن دهی به ویژگی ها (TF-IDF)
  • 38. استفاده از یادگیری ماشین در سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 39. رگرسیون لجستیک برای پیشنهاد دهی
  • 40. درخت تصمیم برای پیشنهاد دهی
  • 41. جنگل تصادفی برای پیشنهاد دهی
  • 42. ماشین های بردار پشتیبان (SVM) برای پیشنهاد دهی
  • 43. شبکه های عصبی برای سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 44. شبکه های عصبی عمیق (DNN) برای پیشنهاد دهی
  • 45. embedding ها (word2vec, node2vec)
  • 46. Recurrent Neural Networks (RNN) برای پیشنهاد دهی ترتیبی
  • 47. Attention Mechanism در سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 48. مدل های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer) برای پیشنهاد دهی
  • 49. سیستم های پیشنهاد دهنده هیبریدی
  • 50. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و محتوامحوری
  • 51. استفاده از دانش دامنه در سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 52. تکنیک های افزایش مقیاس پذیری سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 53. شاردینگ داده ها (Data Sharding)
  • 54. بارگذاری متعادل (Load Balancing)
  • 55. کشینگ (Caching)
  • 56. استفاده از پایگاه داده های NoSQL برای سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 57. آشنایی با Redis
  • 58. آشنایی با Cassandra
  • 59. آشنایی با MongoDB
  • 60. معماری سیستم های پیشنهاد دهنده بلادرنگ
  • 61. جریان داده (Data Streaming)
  • 62. Apache Kafka برای جریان داده
  • 63. Apache Spark Streaming برای پردازش داده های جریانی
  • 64. Flink برای پردازش داده های جریانی
  • 65. استقرار سیستم پیشنهاد دهنده در محیط Production
  • 66. مانیتورینگ و نگهداری سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 67. تست A/B در سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 68. شخصی سازی در سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 69. پیشنهاد دهی context-aware
  • 70. پیشنهاد دهی مبتنی بر موقعیت مکانی
  • 71. پیشنهاد دهی مبتنی بر زمان
  • 72. پیشنهاد دهی چندرسانه ای
  • 73. مقابله با مشکل شروع سرد (Cold Start Problem)
  • 74. پیشنهاد دهی مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Recommender Systems)
  • 75. کاربرد گراف های دانش (Knowledge Graphs) در سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 76. fairness و bias در سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 77. امنیت در سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 78. سیستم های پیشنهاد دهنده برای تجارت الکترونیک
  • 79. سیستم های پیشنهاد دهنده برای شبکه های اجتماعی
  • 80. سیستم های پیشنهاد دهنده برای سرویس های استریمینگ
  • 81. سیستم های پیشنهاد دهنده برای اخبار و محتوای اطلاعاتی
  • 82. سیستم های پیشنهاد دهنده برای تبلیغات
  • 83. سیستم های پیشنهاد دهنده برای یادگیری آنلاین
  • 84. سیستم های پیشنهاد دهنده برای پزشکی و سلامت
  • 85. سیستم های پیشنهاد دهنده برای گردشگری
  • 86. بررسی موردی: سیستم پیشنهاد دهنده Netflix
  • 87. بررسی موردی: سیستم پیشنهاد دهنده Amazon
  • 88. بررسی موردی: سیستم پیشنهاد دهنده YouTube
  • 89. بررسی موردی: سیستم پیشنهاد دهنده Spotify
  • 90. چالش های محاسباتی در سیستم های پیشنهاد دهنده بلادرنگ
  • 91. الگوریتم های تقریبی (Approximate Algorithms)
  • 92. الگوریتم های هش (Hashing)
  • 93. الگوریتم های Quantization
  • 94. بهینه سازی الگوریتم های پیشنهاد دهنده برای HPC
  • 95. استفاده از کتابخانه های HPC برای سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 96. ترکیب MPI و OpenMP برای سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 97. استفاده از GPU ها برای تسریع محاسبات در سیستم های پیشنهاد دهنده
  • 98. بررسی عملکرد سیستم پیشنهاد دهنده در محیط HPC
  • 99. آینده سیستم های پیشنهاد دهنده و HPC
  • 100. پروژه عملی: طراحی و پیاده سازی یک سیستم پیشنهاد دهنده بلادرنگ با استفاده از HPC

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.