سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تسریع یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر: تکنیک‌های پردازش موازی

کتاب تسریع یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر: تکنیک‌های پردازش موازی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر: تکنیک‌های پردازش موازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. در اینجا 100 سرفصل برای دوره آموزشی "تسریع یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر: تکنیک‌های پردازش موازی" ارائه شده است:
  • 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر و یادگیری عمیق
  • 3. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر مدرن
  • 4. اهمیت پردازش موازی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. مروری بر معماری‌های پردازش موازی
  • 6. مفاهیم پایه پردازش موازی: فرآیندها و نخ‌ها
  • 7. مدل‌های موازی‌سازی: موازی‌سازی داده و موازی‌سازی وظیفه
  • 8. تاریخچه و تکامل سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. انواع سیستم‌های توصیه‌گر: فیلترینگ محتوا، مشارکتی و هیبریدی
  • 10. یادگیری عمیق و کاربردهای آن در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 13. شبکه‌های عصبی مبتنی بر توجه (Attention)
  • 14. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف (GNN)
  • 15. تکنیک‌های جاسازی (Embeddings) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 16. جاسازی‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 17. مدل‌های فاکتوربندی ماتریس با استفاده از یادگیری عمیق
  • 18. مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر عامل (Factorization Machines)
  • 19. تبدیل مدل‌های توصیه‌گر سنتی به مدل‌های یادگیری عمیق
  • 20. مفاهیم پایه پردازش موازی در سخت‌افزار: CPU، GPU، TPU
  • 21. معماری GPU و واحدهای پردازشی آن
  • 22. تفاوت‌های پردازشی CPU و GPU
  • 23. برنامه‌نویسی موازی برای GPU: CUDA
  • 24. برنامه‌نویسی موازی برای GPU: OpenCL
  • 25. پلتفرم‌های پردازش موازی: Apache Spark
  • 26. پلتفرم‌های پردازش موازی: Dask
  • 27. کتابخانه‌های یادگیری ماشین موازی: TensorFlow
  • 28. کتابخانه‌های یادگیری ماشین موازی: PyTorch
  • 29. کتابخانه‌های یادگیری ماشین موازی: Horovod
  • 30. کتابخانه‌های یادگیری ماشین موازی: Ray
  • 31. موازی‌سازی داده در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 32. موازی‌سازی وظیفه در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 33. موازی‌سازی مدل در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 34. موازی‌سازی هیبریدی در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 35. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری عمیق
  • 36. همگام‌سازی گرادیان در آموزش توزیع‌شده
  • 37. روش‌های همگام‌سازی گرادیان: همگام و ناهمگام
  • 38. چالش‌های ارتباطی در آموزش توزیع‌شده
  • 39. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 40. فشرده‌سازی گرادیان برای کاهش پهنای باند
  • 41. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای کاهش حجم گرادیان
  • 42. استفاده از حافظه مشترک در پردازش موازی
  • 43. مدیریت حافظه در GPU برای داده‌های بزرگ
  • 44. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه GPU
  • 45. تکنیک‌های پیش‌بازیابی (Prefetching) داده برای GPU
  • 46. انتقال داده بین CPU و GPU به صورت بهینه
  • 47. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 48. اندازه بهینه دسته‌ها در آموزش موازی
  • 49. تأثیر اندازه دسته بر همگرایی مدل
  • 50. تنظیم پارامترهای آموزش در محیط موازی
  • 51. مدیریت منابع در خوشه‌های پردازش موازی
  • 52. استفاده از پلتفرم‌های ارکستراسیون: Kubernetes
  • 53. مدیریت بار کاری توزیع‌شده
  • 54. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی سیستم‌های موازی
  • 55. تکنیک‌های موازی‌سازی برای مدل‌های فاکتوربندی ماتریس
  • 56. موازی‌سازی الگوریتم‌های SVD و ALS
  • 57. موازی‌سازی برای مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 58. موازی‌سازی لایه‌های مختلف شبکه عصبی
  • 59. موازی‌سازی در معماری‌های ترنسفورمر
  • 60. موازی‌سازی برای مدل‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
  • 61. موازی‌سازی الگوریتم‌های GCN و GAT
  • 62. تسریع آموزش مدل‌های توصیه‌گر با استفاده از GPU
  • 63. تسریع آموزش مدل‌های توصیه‌گر با استفاده از TPU
  • 64. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. تکنیک‌های موازی‌سازی برای پیش‌بینی بلادرنگ
  • 66. بهینه‌سازی مدل‌های توصیه‌گر برای استنتاج سریع
  • 67. کاهش تأخیر (Latency) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. افزایش توان عملیاتی (Throughput) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 69. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر برای کاربران زیاد
  • 70. مقیاس‌پذیری سیستم‌های توصیه‌گر برای آیتم‌های زیاد
  • 71. مدیریت داده‌های پراکنده (Sparse Data) در محیط موازی
  • 72. تکنیک‌های پردازش داده‌های بزرگ برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای استنتاج سریع
  • 74. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) برای مدل‌های کوچک‌تر
  • 75. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 76. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 77. معماری‌های مدل‌های توصیه‌گر کارآمد
  • 78. مدل‌های توصیه‌گر با پیچیدگی محاسباتی کم
  • 79. معیارهای ارزیابی کارایی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 80. اندازه‌گیری سرعت آموزش و استنتاج
  • 81. مقایسه عملکرد تکنیک‌های مختلف پردازش موازی
  • 82. مطالعات موردی: سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
  • 83. سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های تجارت الکترونیک
  • 84. سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 85. سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های پخش ویدئو
  • 86. سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های موسیقی
  • 87. چالش‌های امنیتی و حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر موازی
  • 88. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی با استفاده از پردازش موازی
  • 89. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های توصیه‌گر موازی
  • 91. آینده پردازش موازی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 92. تحولات جدید در سخت‌افزار و نرم‌افزار پردازش موازی
  • 93. نقش هوش مصنوعی در طراحی سیستم‌های توصیه‌گر موازی
  • 94. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 95. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پارامترهای موازی
  • 96. استفاده از شبکه‌های عصبی مولد (GANs) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 97. کاربرد GANs در تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش موازی
  • 98. پردازش موازی برای تحلیل رفتار کاربر
  • 99. پردازش موازی برای کشف الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 100. بهینه‌سازی زمان واقعی (Real-time Optimization) در سیستم‌های توصیه‌گر

📚 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.