کتاب رمزگشایی KBest: جستجوی وکتوری پرسرعت بر روی Kunpeng برای هوش مصنوعی پیشرفته
, ,

کتاب رمزگشایی KBest: جستجوی وکتوری پرسرعت بر روی Kunpeng برای هوش مصنوعی پیشرفته

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017122 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 رمزگشایی KBest: جستجوی وکتوری پرسرعت بر روی Kunpeng برای هوش مصنوعی پیشرفته

موضوع کلی: سیستم‌های پردازش داده با کارایی بالا

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و بهینه‌سازی سخت‌افزاری در جستجوی تشابه

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. بخش اول: مبانی جستجوی وکتوری و هوش مصنوعی**
  • 2. مقدمه‌ای بر عصر داده‌های حجیم و هوش مصنوعی
  • 3. بازنمایی داده‌ها: از داده‌های ساختاریافته تا وکتورهای بدینگ (Embedding)
  • 4. وکتورهای بدینگ چیستند؟ (Word2Vec, GloVe, BERT, Vision Transformers)
  • 5. مسئله اصلی: جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (Nearest Neighbor Search)
  • 6. چرا جستجوی دقیق (Brute-Force) در مقیاس بزرگ ناکارآمد است؟
  • 7. مفهوم "نفرین ابعاد" (Curse of Dimensionality) و تأثیر آن
  • 8. معرفی جستجوی تقریبی نزدیک‌ترین همسایه (Approximate Nearest Neighbor – ANN)
  • 9. معیارهای فاصله: فاصله اقلیدسی (L2)، شباهت کسینوسی و فاصله همینگ
  • 10. موازنه میان سرعت، دقت (Recall) و مصرف حافظه در الگوریتم‌های ANN
  • 11. کاربردهای کلیدی جستجوی تشابه: سیستم‌های توصیه‌گر، جستجوی تصویر و پردازش زبان طبیعی
  • 12. بخش دوم: معماری سخت‌افزار و پردازنده‌های Kunpeng**
  • 13. مقدمه‌ای بر معماری ARM و تفاوت‌های آن با x86
  • 14. ویژگی‌های کلیدی معماری ARMv8 و ARMv9
  • 15. معرفی پردازنده‌های Kunpeng هواوی: تاریخچه و اهداف
  • 16. کالبدشکافی معماری یک پردازنده Kunpeng: هسته‌ها، حافظه پنهان (Cache) و کنترلر حافظه
  • 17. مفهوم پردازش موازی داده‌ها: SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
  • 18. معرفی دستورالعمل‌های ARM NEON: شتاب‌دهنده SIMD
  • 19. معماری SVE (Scalable Vector Extension): گامی فراتر از NEON
  • 20. مقایسه NEON و SVE: قابلیت‌ها، مقیاس‌پذیری و کاربردها
  • 21. اهمیت سلسله‌مراتب حافظه (Memory Hierarchy) در پردازش داده با کارایی بالا
  • 22. برنامه‌نویسی آگاه از حافظه پنهان (Cache-Aware Programming)
  • 23. تکنیک‌های پیش‌واکشی (Prefetching) برای کاهش تأخیر حافظه
  • 24. نقش کامپایلرهای بهینه‌ساز (GCC, BiSheng) در تولید کد کارآمد برای Kunpeng
  • 25. چالش‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجو بر روی معماری ARM
  • 26. بخش سوم: مروری بر الگوریتم‌های کلاسیک ANN**
  • 27. الگوریتم‌های مبتنی بر درخت: KD-Trees و محدودیت‌های آن‌ها
  • 28. الگوریتم‌های مبتنی بر هشینگ: LSH (Locality-Sensitive Hashing)
  • 29. مقدمه‌ای بر کوانتیزاسیون وکتور (Vector Quantization)
  • 30. کوانتیزاسیون اسکالر (Scalar Quantization – SQ)
  • 31. کوانتیزاسیون حاصلضربی (Product Quantization – PQ): تجزیه فضا
  • 32. الگوریتم‌های مبتنی بر ایندکس فایل معکوس (Inverted File Index – IVF)
  • 33. روند کار IVF: فاز آموزش (Clustering)، افزودن وکتور و جستجو
  • 34. پارامتر nprobe در IVF و تأثیر آن بر سرعت و دقت
  • 35. ترکیب IVF و PQ: الگوریتم IVFADC
  • 36. الگوریتم‌های مبتنی بر گراف: مفهوم HNSW (Hierarchical Navigable Small World)
  • 37. نقاط قوت و ضعف الگوریتم‌های مبتنی بر گراف
  • 38. مقایسه جامع رویکردهای مختلف: درخت، هش، کوانتیزاسیون و گراف
  • 39. بخش چهارم: کالبدشکافی عمیق الگوریتم KBest**
  • 40. فلسفه و اهداف طراحی KBest: چرا یک الگوریتم جدید؟
  • 41. معماری سطح بالای KBest: یک رویکرد ترکیبی هوشمندانه
  • 42. معرفی ساختار ایندکس K-IFG (K-means Inverted File Graph)
  • 43. جزئیات فاز اول: پارتیشن‌بندی فضا با استفاده از K-means
  • 44. جزئیات فاز دوم: ساخت گراف بر روی مراکز خوشه‌ها (Centroids)
  • 45. نحوه پیمایش گراف مراکز برای یافتن کلاسترهای کاندید
  • 46. کوانتیزاسیون بهینه در KBest: استفاده از OPQ (Optimized Product Quantization)
  • 47. مفهوم وکتورهای باقیمانده (Residual Vectors) و کوانتیزاسیون آن‌ها
  • 48. محاسبه فاصله نامتقارن (Asymmetric Distance Computation – ADC)
  • 49. محاسبه فاصله متقارن (Symmetric Distance Computation – SDC)
  • 50. گردش کار کامل جستجو در KBest: از درخواست تا پاسخ
  • 51. گام اول: جستجوی درشت‌دانه (Coarse-grained) با پیمایش K-IFG
  • 52. گام دوم: جستجوی ریزدانه (Fine-grained) در کلاسترهای منتخب
  • 53. گام سوم: فرآیند رتبه‌بندی مجدد (Re-ranking) برای افزایش دقت
  • 54. طراحی ساختار داده‌ها و چیدمان حافظه در KBest برای بهینه‌سازی دسترسی
  • 55. نحوه مدیریت افزودن و حذف وکتورها در ایندکس KBest
  • 56. تحلیل پیچیدگی محاسباتی و حافظه در الگوریتم KBest
  • 57. تنظیم پارامترهای کلیدی KBest برای دستیابی به بهترین عملکرد
  • 58. بخش پنجم: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی بر روی Kunpeng**
  • 59. آماده‌سازی محیط توسعه بر روی سرور مبتنی بر Kunpeng
  • 60. آشنایی با ابزارهای پروفایلینگ و دیباگینگ (Perf, GDB)
  • 61. برنامه‌نویسی با دستورات ذاتی (Intrinsics) ARM NEON
  • 62. مثال عملی: پیاده‌سازی محاسبه فاصله اقلیدسی با NEON
  • 63. برنامه‌نویسی با دستورات ذاتی SVE برای حداکثر کارایی
  • 64. مثال عملی: پیاده‌سازی شباهت کسینوسی با SVE
  • 65. اهمیت ترازبندی حافظه (Memory Alignment) برای عملیات SIMD
  • 66. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد: بازکردن حلقه (Loop Unrolling) و Software Pipelining
  • 67. پیاده‌سازی ADC با استفاده از دستورات SIMD برای جستجوی سریع
  • 68. پیاده‌سازی SDC با دقت بالا برای مرحله رتبه‌بندی مجدد
  • 69. استراتژی‌های موازی‌سازی جستجو با استفاده از چندنخی (Multi-threading)
  • 70. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی (Bottlenecks) با ابزار Perf
  • 71. تحلیل خطاهای حافظه پنهان (Cache Misses) و پهنای باند حافظه
  • 72. یکپارچه‌سازی کتابخانه KBest با یک برنامه کاربردی (مثلاً پایتون)
  • 73. نکات پیشرفته بهینه‌سازی کامپایلر برای معماری Kunpeng
  • 74. بخش ششم: ارزیابی، کاربردها و آینده**
  • 75. معیارهای ارزیابی عملکرد: QPS (Queries Per Second) در مقابل Recall@K
  • 76. مجموعه داده‌های استاندارد برای بنچمارک جستجوی وکتوری (SIFT, GIST, DEEP1B)
  • 77. تحلیل مقایسه‌ای: KBest در مقابل Faiss بر روی پردازنده‌های x86
  • 78. تحلیل مقایسه‌ای: KBest در مقابل HNSW بر روی پردازنده‌های Kunpeng
  • 79. مطالعه موردی ۱: پیاده‌سازی سیستم جستجوی تصاویر مشابه با KBest
  • 80. مطالعه موردی ۲: ساخت موتور جستجوی معنایی برای اسناد متنی
  • 81. تأثیر طراحی مشترک سخت‌افزار-نرم‌افزار (Hardware-Software Co-design) در KBest
  • 82. محدودیت‌های فعلی KBest و زمینه‌های تحقیقاتی برای بهبود آن
  • 83. آینده جستجوی وکتوری: الگوریتم‌های پویا و مقاوم به تغییرات داده
  • 84. روندهای نوظهور: جستجوی وکتوری بر روی شتاب‌دهنده‌های NPU و پردازشگرهای گرافیکی
  • 85. جمع‌بندی دوره و چشم‌انداز آینده سیستم‌های پردازش داده با کارایی بالا

📚 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 رمزگشایی KBest: جستجوی وکتوری پرسرعت بر روی Kunpeng برای هوش مصنوعی پیشرفته”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا