, ,

کتاب مقدمه‌ای بر الگوهای یادگیری ماشین توزیع‌شده برای مهندسان

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 الگوهای یادگیری ماشین توزیع‌شده برای مهندسان

موضوع کلی: الگوی یادگیری ماشین توزیع‌شده

موضوع میانی: اصول و معماری یادگیری ماشین توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 2. چرا یادگیری ماشین توزیع‌شده؟
  • 3. چالش‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 4. مزایای یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 5. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 6. مدل‌های پردازش توزیع‌شده
  • 7. مدل‌های ارتباطی توزیع‌شده
  • 8. مدل‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده
  • 9. الگوهای معماری سیستم‌های توزیع‌شده
  • 10. معرفی الگوهای یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 11. فهرست الگوهای کلیدی
  • 12. الگوی پارالل‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 13. مفهوم پارالل‌سازی داده
  • 14. مزایای پارالل‌سازی داده
  • 15. معایب پارالل‌سازی داده
  • 16. کاربردها
  • 17. الگوی پارالل‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 18. مفهوم پارالل‌سازی مدل
  • 19. مزایای پارالل‌سازی مدل
  • 20. معایب پارالل‌سازی مدل
  • 21. کاربردها
  • 22. الگوی یادگیری ترکیبی (Hybrid Parallelism)
  • 23. مفهوم یادگیری ترکیبی
  • 24. مزایای یادگیری ترکیبی
  • 25. معایب یادگیری ترکیبی
  • 26. کاربردها
  • 27. الگوی هماهنگ‌سازی (Synchronization)
  • 28. مفهوم هماهنگ‌سازی
  • 29. انواع هماهنگ‌سازی (سخت، نرم)
  • 30. هماهنگ‌سازی در پارالل‌سازی داده
  • 31. هماهنگ‌سازی در پارالل‌سازی مدل
  • 32. چالش‌های هماهنگ‌سازی
  • 33. الگوی گام‌های ناهمزمان (Asynchronous Steps)
  • 34. مفهوم گام‌های ناهمزمان
  • 35. مزایای گام‌های ناهمزمان
  • 36. معایب گام‌های ناهمزمان
  • 37. کاربردها
  • 38. الگوی گام‌های همزمان (Synchronous Steps)
  • 39. مفهوم گام‌های همزمان
  • 40. مزایای گام‌های همزمان
  • 41. معایب گام‌های همزمان
  • 42. کاربردها
  • 43. الگوی انتشار گرادیان (Gradient Propagation)
  • 44. مفهوم انتشار گرادیان
  • 45. روش‌های انتشار گرادیان
  • 46. انتشار گرادیان در پارالل‌سازی داده
  • 47. انتشار گرادیان در پارالل‌سازی مدل
  • 48. الگوی جمع‌آوری گرادیان (Gradient Aggregation)
  • 49. مفهوم جمع‌آوری گرادیان
  • 50. روش‌های جمع‌آوری گرادیان
  • 51. جمع‌آوری گرادیان در پارالل‌سازی داده
  • 52. جمع‌آوری گرادیان در پارالل‌سازی مدل
  • 53. الگوی به‌روزرسانی مدل (Model Update)
  • 54. مفهوم به‌روزرسانی مدل
  • 55. روش‌های به‌روزرسانی مدل
  • 56. به‌روزرسانی مدل در پارالل‌سازی داده
  • 57. به‌روزرسانی مدل در پارالل‌سازی مدل
  • 58. الگوی ارتباطات بین پردازنده‌ها (Inter-Processor Communication)
  • 59. مفهوم ارتباطات بین پردازنده‌ها
  • 60. انواع ارتباطات (Point-to-Point, Collective)
  • 61. بهینه‌سازی ارتباطات
  • 62. الگوی توزیع داده (Data Distribution)
  • 63. مفهوم توزیع داده
  • 64. روش‌های توزیع داده
  • 65. توزیع داده در پارالل‌سازی داده
  • 66. توزیع داده در پارالل‌سازی مدل
  • 67. الگوی پارتیشن‌بندی مدل (Model Partitioning)
  • 68. مفهوم پارتیشن‌بندی مدل
  • 69. روش‌های پارتیشن‌بندی مدل
  • 70. پارتیشن‌بندی در پارالل‌سازی مدل
  • 71. الگوی توزیع بار (Load Balancing)
  • 72. مفهوم توزیع بار
  • 73. اهمیت توزیع بار
  • 74. روش‌های توزیع بار
  • 75. الگوی مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 76. مفهوم مقیاس‌پذیری
  • 77. انواع مقیاس‌پذیری (عمودی، افقی)
  • 78. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 79. الگوی تحمل خطا (Fault Tolerance)
  • 80. مفهوم تحمل خطا
  • 81. اهمیت تحمل خطا
  • 82. روش‌های تحمل خطا
  • 83. الگوی مدیریت منابع (Resource Management)
  • 84. مفهوم مدیریت منابع
  • 85. ابزارهای مدیریت منابع (مانند Kubernetes)
  • 86. مدیریت منابع برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 87. الگوی آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
  • 88. مراحل آموزش توزیع‌شده
  • 89. انتخاب الگوی مناسب برای آموزش
  • 90. الگوی استنتاج توزیع‌شده (Distributed Inference)
  • 91. مفهوم استنتاج توزیع‌شده
  • 92. چالش‌های استنتاج توزیع‌شده
  • 93. الگوی یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 94. مفهوم یادگیری فدرال
  • 95. مزایای یادگیری فدرال
  • 96. معایب یادگیری فدرال
  • 97. کاربردها
  • 98. الگوی یادگیری انتقالی توزیع‌شده (Distributed Transfer Learning)
  • 99. مفهوم یادگیری انتقالی توزیع‌شده
  • 100. چالش‌ها و فرصت‌ها

📚 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 الگوهای یادگیری ماشین توزیع‌شده برای مهندسان”

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

پیمایش به بالا