کتاب بهینه‌سازی ساب‌مدولار پیشرفته: قیدهای انعطاف‌پذیر و الگوریتم‌های دو-معیاره

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 بهینه‌سازی ساب‌مدولار پیشرفته: قیدهای انعطاف‌پذیر و الگوریتم‌های دو-معیاره

موضوع کلی: الگوریتم‌های بهینه‌سازی در علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی توابع ساب‌مدولار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی بهینه‌سازی
  • 2. مقدمه‌ای بر علوم داده و هوش مصنوعی
  • 3. مروری بر مسائل بهینه‌سازی در علوم داده
  • 4. انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 5. بهینه‌سازی مقید و غیرمقید
  • 6. توابع محدب و غیرمحدب
  • 7. گرادیان کاهشی و انواع آن
  • 8. الگوریتم‌های تکاملی
  • 9. جستجوی همسایگی
  • 10. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی ساب‌مدولار
  • 11. تعریف و خواص ساب‌مدولاریتی
  • 12. توابع ساب‌مدولار نمونه
  • 13. کاربردهای توابع ساب‌مدولار در علوم داده و هوش مصنوعی
  • 14. الگوریتم حریصانه برای ماکزیمم‌سازی ساب‌مدولار بدون قید
  • 15. اثبات تقریب برای الگوریتم حریصانه
  • 16. بهبود الگوریتم حریصانه با انتخاب تصادفی
  • 17. ماکزیمم‌سازی ساب‌مدولار تحت قید کاردینالیتی
  • 18. الگوریتم‌های بر پایه رندوم‌سازی
  • 19. الگوریتم local search برای ساب‌مدولار
  • 20. بهینه‌سازی ساب‌مدولار مقید با ماتروید
  • 21. تعریف و خواص ماترویدها
  • 22. الگوریتم حریصانه برای ماکزیمم‌سازی ساب‌مدولار تحت قید ماتروید
  • 23. ماکزیمم‌سازی ساب‌مدولار تحت قیدهای ترکیبی
  • 24. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی دو-معیاره
  • 25. تعریف و مفهوم بهینه‌سازی چند-هدفه
  • 26. مجموعه پارتو و مرز پارتو
  • 27. روش‌های یافتن مجموعه پارتو
  • 28. مقدمه‌ای بر مقاله Bicriteria Submodular Maximization
  • 29. مرور اهداف و نتایج مقاله
  • 30. تعریف مسئله ماکزیمم‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره
  • 31. قیدهای انعطاف‌پذیر در بهینه‌سازی ساب‌مدولار
  • 32. تعریف و مفهوم قیدهای انعطاف‌پذیر
  • 33. انواع قیدهای انعطاف‌پذیر
  • 34. بهینه‌سازی ساب‌مدولار با قید کاردینالیتی انعطاف‌پذیر
  • 35. بهینه‌سازی ساب‌مدولار با قید ماتروید انعطاف‌پذیر
  • 36. الگوریتم‌های تقریب برای ماکزیمم‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره
  • 37. الگوریتم‌های بر پایه حریصانه
  • 38. الگوریتم‌های بر پایه رندوم‌سازی
  • 39. الگوریتم‌های بر پایه برنامه‌ریزی خطی
  • 40. الگوریتم‌های بر پایه برنامه‌ریزی نیمه‌معین
  • 41. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها
  • 42. اثبات تقریب برای الگوریتم‌های دو-معیاره
  • 43. مقایسه الگوریتم‌ها از نظر کارایی و دقت
  • 44. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره
  • 45. استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب (Python, C++, ...)
  • 46. بهینه‌سازی کد و افزایش سرعت اجرا
  • 47. تست و اعتبارسنجی الگوریتم‌ها
  • 48. مجموعه داده‌های نمونه برای آزمایش الگوریتم‌ها
  • 49. بررسی عملکرد الگوریتم‌ها بر روی داده‌های واقعی
  • 50. تفسیر نتایج و ارائه گزارش
  • 51. کاربردهای بهینه‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره در علوم داده
  • 52. انتخاب ویژگی (feature selection)
  • 53. خلاصه‌سازی داده (data summarization)
  • 54. مکان‌یابی (location optimization)
  • 55. توصیه‌گرها (recommender systems)
  • 56. شبکه‌های اجتماعی (social networks)
  • 57. یادگیری ماشین (machine learning)
  • 58. خوشه‌بندی (clustering)
  • 59. دسته‌بندی (classification)
  • 60. تشخیص ناهنجاری (anomaly detection)
  • 61. پردازش تصویر (image processing)
  • 62. پردازش زبان طبیعی (natural language processing)
  • 63. بهینه‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره در مسائل مسیریابی
  • 64. مسئله فروشنده دوره‌گرد (Traveling Salesperson Problem)
  • 65. مسئله مسیریابی خودرو (Vehicle Routing Problem)
  • 66. بهینه‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره در تخصیص منابع
  • 67. تخصیص طیف فرکانسی (spectrum allocation)
  • 68. تخصیص پهنای باند (bandwidth allocation)
  • 69. بهینه‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره در شبکه‌های حسگر
  • 70. انتخاب حسگر (sensor selection)
  • 71. مکان‌یابی حسگر (sensor placement)
  • 72. بهینه‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره در طراحی آزمایش
  • 73. انتخاب آزمایش (experiment selection)
  • 74. بهینه‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره در بیوانفورماتیک
  • 75. انتخاب ژن (gene selection)
  • 76. تحلیل شبکه‌های ژنی (gene network analysis)
  • 77. چالش‌های بهینه‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره
  • 78. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 79. بهبود کارایی الگوریتم‌ها
  • 80. مقابله با داده‌های بزرگ
  • 81. مقابله با عدم قطعیت
  • 82. موضوعات تحقیقاتی در بهینه‌سازی ساب‌مدولار دو-معیاره
  • 83. الگوریتم‌های آنلاین و استریمینگ
  • 84. الگوریتم‌های موازی و توزیع شده
  • 85. بهینه‌سازی ساب‌مدولار غیر محدب
  • 86. بهینه‌سازی ساب‌مدولار با اطلاعات ناقص
  • 87. استفاده از یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی ساب‌مدولار
  • 88. توسعه الگوریتم‌های جدید برای مسائل خاص
  • 89. ترکیب بهینه‌سازی ساب‌مدولار با سایر روش‌های بهینه‌سازی
  • 90. آینده بهینه‌سازی ساب‌مدولار
  • 91. نقش بهینه‌سازی ساب‌مدولار در هوش مصنوعی
  • 92. نقش بهینه‌سازی ساب‌مدولار در علوم داده
  • 93. مسائل باز و چالش‌های آینده
  • 94. ابزارهای نرم‌افزاری برای بهینه‌سازی ساب‌مدولار
  • 95. مروری بر کتابخانه‌های موجود
  • 96. نحوه استفاده از کتابخانه‌ها
  • 97. مقایسه کتابخانه‌ها
  • 98. توسعه کتابخانه سفارشی
  • 99. مطالعه موردی 1: کاربرد در انتخاب ویژگی
  • 100. مطالعه موردی 2: کاربرد در خلاصه‌سازی داده

📚 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.