کتاب مدل‌سازی پیش‌بینی با مقیاس بزرگ
, ,

کتاب مدل‌سازی پیش‌بینی با مقیاس بزرگ

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010783 دسته: , ,

📚 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 مدل‌سازی پیش‌بینی با مقیاس بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی برای محاسبات علمی
  • 2. ساختارهای داده و الگوریتم‌های پایه
  • 3. مرور مفاهیم سیستم‌عامل و شبکه برای مهندسین
  • 4. مبانی جبر خطی و بهینه‌سازی برای مدل‌سازی
  • 5. کار با پایتون و کتابخانه‌های علمی (NumPy, SciPy)
  • 6. آشنایی با مدیریت حافظه و ساختارهای داده در پایتون
  • 7. مقدمه‌ای بر پیچیدگی محاسباتی و تحلیل کارایی الگوریتم‌ها
  • 8. روش‌های عددی برای حل معادلات و بهینه‌سازی
  • 9. اصول برنامه‌نویسی شی‌گرا و ماژولار در پایتون
  • 10. ابزارهای توسعه و اشکال‌زدایی (IDEs, debuggers)
  • 11. مفهوم محاسبات سطح بالا (HPC) و کاربردهای آن
  • 12. ضرورت HPC در مدل‌سازی پیش‌بینی با مقیاس بزرگ
  • 13. انواع موازی‌سازی: داده، وظیفه و دستورالعمل
  • 14. معماری‌های کامپیوتری مدرن: CPU، حافظه و سلسله مراتب آن
  • 15. سیستم‌های حافظه مشترک و توزیع‌شده
  • 16. معرفی خوشه‌های محاسباتی و ابررایانه‌ها
  • 17. معیارهای ارزیابی کارایی HPC: سرعت‌دهی، کارایی و مقیاس‌پذیری
  • 18. قوانین آمدال و گوستاوسن: محدودیت‌ها و فرصت‌های موازی‌سازی
  • 19. آشنایی با سیستم‌های فایل موازی و توزیع‌شده
  • 20. ابزارهای مدیریت منابع و زمان‌بندی در خوشه‌های HPC (مانند Slurm)
  • 21. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی موازی با OpenMP
  • 22. مناطق موازی و ایجاد نخ‌ها (Threads)
  • 23. موازی‌سازی حلقه‌ها و بخش‌ها (for, sections)
  • 24. مدیریت داده‌ها: متغیرهای مشترک و خصوصی
  • 25. همگام‌سازی نخ‌ها: قفل‌ها، موانع و عملیات اتمی
  • 26. کاهش‌ها (Reductions) و تجمیع نتایج
  • 27. موازی‌سازی وظایف و صف‌های وظایف (Tasks)
  • 28. بهینه‌سازی کارایی برنامه‌های OpenMP
  • 29. اشکال‌زدایی و تحلیل کارایی برنامه‌های OpenMP
  • 30. مقدمه‌ای بر رابط ارسال پیام (MPI) و معماری آن
  • 31. ارسال و دریافت پیام‌های نقطه به نقطه (Send/Recv)
  • 32. عملیات ارتباطی جمعی: Broadcast، Scatter، Gather
  • 33. عملیات کاهش جمعی: Reduce، Allreduce
  • 34. گروه‌ها و توپولوژی‌های ارتباطی
  • 35. ارتباطات غیرهم‌زمان و پوششی
  • 36. برنامه‌نویسی MPI پیشرفته: انواع داده و MPI-IO
  • 37. طراحی الگوریتم‌های موازی برای MPI
  • 38. بهینه‌سازی ارتباطات و تعادل بار در MPI
  • 39. اشکال‌زدایی و تحلیل کارایی برنامه‌های MPI
  • 40. مقدمه‌ای بر معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPUs)
  • 41. مدل برنامه‌نویسی CUDA: Kernel، Threads، Blocks، Grid
  • 42. مدیریت حافظه در CUDA: Global، Shared، Constant، Texture
  • 43. اصول طراحی Kernel و بهینه‌سازی دسترسی به حافظه
  • 44. Streamها و Eventها برای هم‌پوشانی محاسبات و انتقال داده
  • 45. همگام‌سازی نخ‌ها و مدیریت خطا در CUDA
  • 46. کتابخانه‌های CUDA برای محاسبات علمی (CUBLAS, CUSPARSE)
  • 47. انتقال داده بهینه بین CPU و GPU
  • 48. بهینه‌سازی کارایی برنامه‌های CUDA
  • 49. اشکال‌زدایی و تحلیل کارایی برنامه‌های CUDA
  • 50. ترکیب OpenMP و MPI برای سیستم‌های هیبریدی
  • 51. ترکیب MPI و CUDA برای خوشه‌های GPU
  • 52. استراتژی‌های تعادل بار پویا و استاتیک
  • 53. بهینه‌سازی استفاده از حافظه کش و سلسله مراتب حافظه
  • 54. ابزارهای پروفایلینگ و ردیابی کارایی (Intel VTune, PAPI, nvprof)
  • 55. تکنیک‌های اشکال‌زدایی پیشرفته در برنامه‌های موازی
  • 56. بهینه‌سازی ورودی/خروجی (I/O) در مقیاس بزرگ
  • 57. تحلیل سربار موازی‌سازی و انتخاب بهترین استراتژی
  • 58. طراحی الگوریتم‌های آگاه از معماری برای حداکثر کارایی
  • 59. توسعه نرم‌افزار قابل اطمینان و مقاوم در برابر خطا در HPC
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 61. انواع یادگیری: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 62. رگرسیون خطی و چندجمله‌ای
  • 63. طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 64. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 65. خوشه‌بندی: K-Means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 66. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای دقت، یادآوری، F1، RMSE
  • 67. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 68. اعتبارسنجی متقابل و انتخاب مدل
  • 69. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 70. چالش‌های داده‌های بزرگ (Big Data) در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 71. اصول سیستم‌های فایل توزیع‌شده (مانند HDFS به صورت مفهومی)
  • 72. پارتیشن‌بندی و توزیع داده‌ها برای محاسبات موازی
  • 73. مقدمه‌ای بر چارچوب Apache Spark برای پردازش داده
  • 74. کار با RDDs و DataFrames در Spark
  • 75. Spark MLlib: الگوریتم‌های یادگیری ماشین موازی
  • 76. بهینه‌سازی برنامه‌های Spark برای HPC
  • 77. مدیریت داده‌های سری زمانی در مقیاس بزرگ
  • 78. استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های حجیم
  • 79. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 80. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 81. لایه‌های پایه در شبکه‌های عصبی (Dense, Activation, Batch Normalization)
  • 82. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای پردازش تصویر
  • 83. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN, LSTM, GRU) برای داده‌های توالی
  • 84. مفهوم Transformer و مکانیسم Attention
  • 85. آموزش توزیع‌شده شبکه‌های عصبی: داده موازی‌سازی (Data Parallelism)
  • 86. آموزش توزیع‌شده شبکه‌های عصبی: مدل موازی‌سازی (Model Parallelism)
  • 87. تکنیک‌های موازی‌سازی هیبریدی برای مدل‌های بزرگ
  • 88. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده در TensorFlow و PyTorch
  • 89. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از HPC
  • 90. استراتژی‌های مقیاس‌بندی آموزش مدل‌های عمیق
  • 91. مدیریت مدل‌های عمیق و استقرار آنها در HPC
  • 92. یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ
  • 93. محاسبات ابری (Cloud HPC) برای مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 94. کانتینرسازی (Docker, Singularity) برای پایداری و تکرارپذیری
  • 95. ارکستراسیون و مدیریت گردش کار (Workflow Management) در ML Ops با HPC
  • 96. مدل‌سازی پیش‌بینی در فیزیک، مهندسی و علوم زیستی
  • 97. مدل‌سازی پیش‌بینی در مالی و اقتصاد
  • 98. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی مقیاس بزرگ
  • 99. روندهای آینده در HPC و هوش مصنوعی
  • 100. پروژه‌ نهایی: پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی مقیاس بزرگ

📚 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 مدل‌سازی پیش‌بینی با مقیاس بزرگ”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا