سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تسریع و بهینه‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر با پردازش موازی

کتاب تسریع و بهینه‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر با 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 و بهینه‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر با پردازش موازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: سامانه‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سامانه‌های توصیه‌گر
  • 2. کاربردها و اهمیت سامانه‌های توصیه‌گر
  • 3. انواع رویکردهای اصلی سامانه‌های توصیه‌گر
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 5. مفاهیم پایه پردازش موازی
  • 6. معماری‌های پردازش موازی (SIMD, MIMD)
  • 7. مزایای پردازش موازی در علم داده
  • 8. چالش‌های پردازش موازی در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 9. مروری بر مدل‌های سنتی سامانه‌های توصیه‌گر
  • 10. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 11. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 12. روش‌های ترکیبی (Hybrid Methods)
  • 13. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 14. چالش‌های داده در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 15. نمایش داده‌ها در سامانه‌های توصیه‌گر (ماتریس کاربر-آیتم)
  • 16. تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
  • 17. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Based Methods)
  • 18. روش‌های مبتنی بر حافظه (Memory-Based Methods)
  • 19. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین پرکاربرد در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 20. رگرسیون و طبقه‌بندی در توصیه‌گرها
  • 21. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 22. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 23. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در توصیه‌گرها
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در توصیه‌گرها
  • 26. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در توصیه‌گرها
  • 27. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در توصیه‌گرها
  • 28. مقدمه‌ای بر پردازش موازی در کتاب "پردازش موازی در سامانه‌های توصیه‌گر"
  • 29. اهمیت پردازش موازی برای مقیاس‌پذیری سامانه‌های توصیه‌گر
  • 30. معماری‌های سخت‌افزاری برای پردازش موازی (GPU, Multi-core CPU)
  • 31. فریم‌ورک‌های پردازش موازی (OpenMP, MPI, CUDA)
  • 32. مفاهیم موازی‌سازی الگوریتم‌های سامانه‌های توصیه‌گر
  • 33. موازی‌سازی فیلترینگ مشارکتی
  • 34. موازی‌سازی تجزیه ماتریس (SVD, ALS)
  • 35. پیاده‌سازی موازی الگوریتم‌های مبتنی بر محتوا
  • 36. موازی‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای توصیه‌گرها
  • 37. موازی‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنی در پردازش تصویر آیتم‌ها
  • 38. موازی‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی در پردازش توالی‌ها
  • 39. موازی‌سازی یادگیری تقویتی در توصیه‌گرهای پویا
  • 40. بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای سخت‌افزارهای موازی
  • 41. تکنیک‌های موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 42. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 43. موازی‌سازی توزیع‌شده (Distributed Parallelism)
  • 44. استفاده از GPU برای تسریع فیلترینگ مشارکتی
  • 45. استفاده از GPU برای تسریع تجزیه ماتریس
  • 46. استفاده از GPU برای تسریع شبکه‌های عصبی در توصیه‌گرها
  • 47. ارزیابی عملکرد سامانه‌های توصیه‌گر موازی
  • 48. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, NDCG, AUC)
  • 49. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های موازی با نسخه‌های ترتیبی
  • 50. تحلیل مقیاس‌پذیری (Scalability) الگوریتم‌های موازی
  • 51. بررسی سربار (Overhead) پردازش موازی
  • 52. مدیریت حافظه در سیستم‌های پردازش موازی
  • 53. همگام‌سازی (Synchronization) در پردازش موازی
  • 54. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی (Task-based, Dataflow)
  • 55. مقدمه‌ای بر پردازش موازی در ابعاد بزرگ داده
  • 56. پردازش موازی با استفاده از Apache Spark
  • 57. موازی‌سازی با استفاده از Dask
  • 58. موازی‌سازی با استفاده از TensorFlow و PyTorch
  • 59. آموزش مدل‌های توصیه‌گر با استفاده از پردازش موازی
  • 60. تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning) موازی
  • 61. جستجوی موازی برای بهترین مدل
  • 62. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در توصیه‌گرها با پردازش موازی
  • 63. توصیه‌گرهای پویا (Dynamic Recommender Systems) و پردازش موازی
  • 64. مدیریت بازخورد بلادرنگ (Real-time Feedback)
  • 65. بهینه‌سازی جریان داده (Data Streaming) برای توصیه‌گرها
  • 66. پردازش موازی برای سامانه‌های توصیه‌گر در مقیاس واقعی
  • 67. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف (Graph-based Recommender Systems)
  • 68. موازی‌سازی الگوریتم‌های مبتنی بر گراف (PageRank, Graph Embeddings)
  • 69. استفاده از کتابخانه‌های گراف موازی (NetworkX, GraphX)
  • 70. پردازش موازی برای تولید توصیه‌های شخصی‌سازی شده
  • 71. موازی‌سازی برای کشف علایق پنهان کاربر
  • 72. موازی‌سازی برای مدل‌سازی رفتار کاربر
  • 73. پردازش موازی برای توصیه‌های آیتم‌های جدید (Cold-start Problem)
  • 74. موازی‌سازی برای حل مشکل شروع سرد کاربر
  • 75. موازی‌سازی برای حل مشکل شروع سرد آیتم
  • 76. پردازش موازی برای تحلیل توازن (Fairness) در توصیه‌گرها
  • 77. موازی‌سازی برای جلوگیری از اثرات حباب فیلتر (Filter Bubble)
  • 78. پردازش موازی برای افزایش تنوع (Diversity) در توصیه‌ها
  • 79. پردازش موازی برای افزایش شگفتی (Serendipity) در توصیه‌ها
  • 80. پردازش موازی برای بهینه‌سازی تجربه کاربری (UX)
  • 81. پیاده‌سازی عملی سامانه‌های توصیه‌گر موازی
  • 82. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد پردازش موازی در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 83. چالش‌های پیاده‌سازی در محیط‌های ابری (Cloud Environments)
  • 84. پردازش موازی در Edge Computing برای توصیه‌گرها
  • 85. امنیت و حریم خصوصی در سامانه‌های توصیه‌گر موازی
  • 86. ملاحظات اخلاقی در پردازش موازی سامانه‌های توصیه‌گر
  • 87. آینده پردازش موازی در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 88. نوآوری‌های اخیر در پردازش موازی برای توصیه‌گرها
  • 89. مقایسه فریم‌ورک‌های مختلف پردازش موازی برای توصیه‌گرها
  • 90. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش موازی توصیه‌گرها
  • 91. پردازش موازی در توصیه‌گرهای صوتی و تصویری
  • 92. موازی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای توصیه‌گرها
  • 93. توصیه‌گرهای مبتنی بر دانش (Knowledge-based Recommender Systems) و پردازش موازی
  • 94. موازی‌سازی برای استنتاج در سامانه‌های توصیه‌گر
  • 95. پردازش موازی برای ارزیابی بلادرنگ تاثیر توصیه‌ها
  • 96. بررسی عمیق‌تر معماری‌های GPU برای پردازش موازی
  • 97. موازی‌سازی با استفاده از کتابخانه‌های سطح پایین (OpenCL)
  • 98. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده موازی
  • 99. پردازش موازی و تکنیک‌های کاهش خطا (Error Reduction)
  • 100. بهینه‌سازی حافظه نهان (Cache Optimization) در پردازش موازی

📚 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.