سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مطالعات موردی: کاربرد GPU در MCMC برای مسائل آماری دشوار

کتاب مطالعات موردی: کاربرد GPU در MCMC برای مسائل آماری دشوار

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 مطالعات موردی: کاربرد GPU در MCMC برای مسائل آماری دشوار

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: بهره‌گیری از قابلیت‌های GPU

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی و GPU
  • 2. معماری GPU و واحدهای پردازشی آن
  • 3. حافظه GPU و مدیریت آن
  • 4. انتقال داده بین CPU و GPU
  • 5. برنامه‌نویسی موازی بر روی GPU با CUDA
  • 6. مفاهیم اصلی CUDA: هسته‌ها، بلوک‌ها و شبکه‌ها
  • 7. انواع نخ‌ها (Threads) و مدیریت آن‌ها در CUDA
  • 8. همگام‌سازی نخ‌ها در CUDA
  • 9. مدیریت حافظه در CUDA: سراسری، اشتراکی، محلی
  • 10. الگوهای برنامه‌نویسی موازی برای GPU
  • 11. الگوی نگاشت-کاهش (MapReduce) بر روی GPU
  • 12. الگوی کانولوشن بر روی GPU
  • 13. الگوی ضرب ماتریس بر روی GPU
  • 14. الگوی مرتب‌سازی بر روی GPU
  • 15. آشنایی با روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 16. مبانی نظری MCMC
  • 17. الگوریتم‌های Metropolis-Hastings
  • 18. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 19. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری
  • 20. چالش‌های محاسباتی در MCMC
  • 21. نیاز به شتاب‌دهی محاسباتی در MCMC
  • 22. GPU به عنوان شتاب‌دهنده MCMC
  • 23. پیاده‌سازی هسته‌های MCMC بر روی GPU
  • 24. بهینه‌سازی هسته‌های MCMC برای GPU
  • 25. مدیریت حافظه برای داده‌های MCMC در GPU
  • 26. موازی‌سازی الگوریتم‌های Metropolis-Hastings بر روی GPU
  • 27. موازی‌سازی الگوریتم Gibbs Sampling بر روی GPU
  • 28. مطالعات موردی: MCMC برای مدل‌های بیزی
  • 29. کاربرد MCMC در استنباط بیزی
  • 30. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی و GPU
  • 31. مدل‌های سری زمانی بیزی و GPU
  • 32. مدل‌های مکانی بیزی و GPU
  • 33. مدل‌های گرافیکی بیزی و GPU
  • 34. مطالعات موردی: MCMC برای مسائل دشوار آماری
  • 35. مسائل آماری با ابعاد بالا و MCMC
  • 36. مدل‌های پیچیده با پارامترهای زیاد و MCMC
  • 37. مدل‌های با توزیع‌های پسین چالش‌برانگیز و MCMC
  • 38. مدل‌های با وابستگی‌های پیچیده و MCMC
  • 39. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته در MCMC
  • 40. نمونه‌برداری با اهمیت (Importance Sampling) و GPU
  • 41. نمونه‌برداری با زنجیره موازی (Parallel Chain Sampling)
  • 42. روش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 43. موازی‌سازی داده‌ها در MCMC
  • 44. موازی‌سازی مدل در MCMC
  • 45. موازی‌سازی الگوریتم در MCMC
  • 46. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC موازی
  • 47. ارتباطات بین پردازنده‌ها در MCMC موازی
  • 48. مدیریت حافظه در MCMC موازی
  • 49. اشکال‌زدایی برنامه‌های MCMC موازی
  • 50. ارزیابی عملکرد MCMC موازی
  • 51. معیارهای سنجش سرعت و دقت در MCMC
  • 52. مقایسه عملکرد MCMC بر روی CPU و GPU
  • 53. تحلیل گلوگاه‌های عملکردی در MCMC GPU
  • 54. روش‌های بهینه‌سازی حافظه در MCMC GPU
  • 55. روش‌های بهینه‌سازی محاسباتی در MCMC GPU
  • 56. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی MCMC GPU
  • 57. کتابخانه cuRAND برای تولید اعداد تصادفی بر روی GPU
  • 58. کتابخانه cuBLAS برای عملیات ماتریسی بر روی GPU
  • 59. کتابخانه cuFFT برای تبدیل فوریه بر روی GPU
  • 60. کتابخانه‌های MCMC سفارشی برای GPU
  • 61. ساختارهای داده مناسب برای MCMC بر روی GPU
  • 62. مدیریت زنجیره‌های نمونه‌برداری متعدد بر روی GPU
  • 63. توزیع بار کاری بین هسته‌های GPU
  • 64. همگام‌سازی پیشرفته در MCMC GPU
  • 65. مدیریت خطا و استثنا در MCMC GPU
  • 66. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در استفاده از GPU برای محاسبات علمی
  • 67. امنیت داده‌ها در محیط‌های پردازش موازی
  • 68. حفظ حریم خصوصی در تحلیل‌های آماری با GPU
  • 69. استانداردهای کدنویسی تمیز و قابل نگهداری برای MCMC GPU
  • 70. مستندسازی دقیق کد MCMC GPU
  • 71. تست واحد و تست یکپارچه‌سازی برای MCMC GPU
  • 72. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی مشکلات عملکردی
  • 73. پروفایلینگ CUDA برای تحلیل مصرف منابع GPU
  • 74. پروفایلینگ حافظه برای شناسایی الگوهای دسترسی ناکارآمد
  • 75. تکنیک‌های کاهش مصرف توان GPU در محاسبات MCMC
  • 76. بررسی معماری‌های جدید GPU و تاثیر آن‌ها بر MCMC
  • 77. GPUهای نسل جدید و قابلیت‌های پردازشی آن‌ها
  • 78. تأثیر معماری‌های حافظه جدید بر MCMC
  • 79. پتانسیل استفاده از GPU در یادگیری عمیق برای MCMC
  • 80. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تخمین توزیع پسین
  • 81. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای مدل‌سازی سری‌های زمانی MCMC
  • 82. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 83. کاربردهای پیشرفته MCMC با GPU در علوم مختلف
  • 84. MCMC GPU در فیزیک آماری
  • 85. MCMC GPU در علوم زیستی
  • 86. MCMC GPU در علوم مالی
  • 87. MCMC GPU در مهندسی
  • 88. آینده پژوهش در MCMC و GPU
  • 89. چالش‌های نوظهور در MCMC GPU
  • 90. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده در MCMC GPU
  • 91. نقش جامعه علمی در توسعه MCMC GPU

📚 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.