کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا
, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا

249,950 تومان

بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا: دوره آموزشی حرفه‌ای بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا: مسیر شما به سوی تخصص HPC آیا می‌خواهید در دنیای پرشتاب محاسبات سطح بالا (H…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000359 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , ,

📚 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: بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 6. فیلترینگ مشارکتی
  • 7. ترکیب رویکردها
  • 8. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 10. پردازش داده‌های حجیم (Big Data)
  • 11. ابزارهای پردازش داده‌های حجیم
  • 12. مفاهیم محاسبات توزیع شده (Distributed Computing)
  • 13. مفاهیم محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing – HPC)
  • 14. معماری‌های HPC
  • 15. سخت‌افزار HPC (CPU, GPU, TPU)
  • 16. شبکه‌های HPC
  • 17. سیستم‌های ذخیره‌سازی HPC
  • 18. موازی‌سازی (Parallelism)
  • 19. انواع موازی‌سازی (Data Parallelism, Task Parallelism)
  • 20. تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 21. کتابخانه‌های موازی‌سازی (MPI, OpenMP)
  • 22. برنامه‌نویسی موازی در پایتون (Multiprocessing, Threading)
  • 23. توزیع بار کاری (Workload Distribution)
  • 24. مدل‌های توزیع پردازش (MapReduce, Spark)
  • 25. Apache Spark چیست؟
  • 26. Spark Core
  • 27. Spark SQL
  • 28. Spark Streaming
  • 29. Spark MLlib
  • 30. Spark GraphX
  • 31. معرفی الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 32. الگوریتم‌های محبوب توصیه‌گر
  • 33. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 34. بهینه‌سازی زمان اجرا (Runtime Optimization)
  • 35. بهینه‌سازی مصرف حافظه (Memory Optimization)
  • 36. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده (Data Compression)
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها
  • 38. یادگیری عمیق (Deep Learning) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشونی (CNNs)
  • 41. ترانسفورمرها (Transformers)
  • 42. ماتریس فاکتورization (Matrix Factorization)
  • 43. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 44. SVD (Singular Value Decomposition)
  • 45. NMF (Non-negative Matrix Factorization)
  • 46. ALS (Alternating Least Squares)
  • 47. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 48. تنظیم فوق پارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 49. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 50. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 51. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 52. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling Techniques)
  • 53. نمونه‌برداری از داده‌های مثبت و منفی
  • 54. کاهش ابعاد داده‌های ورودی
  • 55. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 56. استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 57. کاربرد GPU در اجرای الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 58. CUDA Programming Model
  • 59. OpenCL
  • 60. کتابخانه‌های GPU برای یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
  • 61. موازی‌سازی در Spark MLlib
  • 62. بهینه‌سازی الگوریتم‌های ماتریس فاکتورization در Spark
  • 63. پیاده‌سازی ALS توزیع شده
  • 64. بهینه‌سازی حافظه در Spark
  • 65. استفاده از RDDs و DataFrames به صورت بهینه
  • 66. تنظیمات Spark برای عملکرد بالا
  • 67. مدیریت منابع در خوشه‌های Spark
  • 68. استفاده از HDFS و Object Storage برای داده‌های حجیم
  • 69. مفاهیم ایندکس‌گذاری (Indexing) در داده‌های حجیم
  • 70. انواع ایندکس‌ها (Inverted Index, Locality-Sensitive Hashing)
  • 71. Locality-Sensitive Hashing (LSH)
  • 72. کاربرد LSH در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. پیاده‌سازی LSH با Spark
  • 74. بهینه‌سازی تولید موارد مشابه (Similar Item Generation)
  • 75. روش‌های یافتن نزدیکترین همسایگان (Nearest Neighbor Search)
  • 76. K-d Trees
  • 77. Ball Trees
  • 78. Approximate Nearest Neighbor (ANN) Search
  • 79. کتابخانه‌های ANN (Faiss, Annoy, NMSLIB)
  • 80. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری موتور توصیه‌گر
  • 81. معماری‌های میکرو سرویس (Microservices) برای توصیه‌گرها
  • 82. پردازش در لحظه (Real-time Processing)
  • 83. سیستم‌های صف پیام (Message Queue Systems) (Kafka, RabbitMQ)
  • 84. ذخیره‌سازی داده‌های لاگ (Log Data)
  • 85. سیستم‌های پایگاه داده NoSQL برای توصیه‌گرها
  • 86. Redis, Cassandra, MongoDB
  • 87. بهینه‌سازی پرس و جو (Query Optimization)
  • 88. تکنیک‌های کشینگ (Caching) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 89. استراتژی‌های تحویل توصیه‌گر (Recommendation Delivery Strategies)
  • 90. تست A/B برای ارزیابی الگوریتم‌ها
  • 91. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 92. Precision, Recall, F1-score
  • 93. MAP (Mean Average Precision)
  • 94. NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)
  • 95. RMSE (Root Mean Squared Error)
  • 96. تست و اشکال‌زدایی (Debugging) الگوریتم‌های توزیع شده
  • 97. مانیتورینگ (Monitoring) عملکرد سیستم توصیه‌گر
  • 98. لاگ‌گیری (Logging) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 99. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 100. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)



بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا: دوره آموزشی حرفه‌ای



بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا: مسیر شما به سوی تخصص HPC

آیا می‌خواهید در دنیای پرشتاب محاسبات سطح بالا (HPC) و کلان‌داده‌ها پیشرو باشید؟ آیا به دنبال راه‌حلی برای بهبود عملکرد الگوریتم‌های توصیه‌گر خود در مواجهه با حجم عظیم داده‌ها هستید؟ دوره آموزشی «بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا» دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

معرفی دوره: دروازه‌ای به سوی آینده HPC

در دنیای امروز، حجم داده‌ها به طور انفجاری در حال افزایش است و الگوریتم‌های توصیه‌گر نقشی حیاتی در کسب و کارها ایفا می‌کنند. از پیشنهاد محصولات در فروشگاه‌های آنلاین گرفته تا ارائه محتوای دلخواه در شبکه‌های اجتماعی، این الگوریتم‌ها تجربه کاربری را بهبود می‌بخشند و به افزایش تعامل کمک می‌کنند. اما چالش اصلی، عملکرد این الگوریتم‌ها در مواجهه با حجم عظیم داده‌ها است.

دوره آموزشی «بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا» شما را به طور کامل با تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی و استفاده از زیرساخت‌های HPC برای ارتقای عملکرد الگوریتم‌های توصیه‌گر آشنا می‌کند. با ما همراه شوید تا از این فرصت طلایی برای ارتقای دانش و مهارت خود در این حوزه پرطرفدار بهره‌مند شوید!

درباره دوره: گامی استوار در مسیر متخصص شدن

این دوره جامع و کاربردی، از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی را پوشش می‌دهد. شما با استفاده از ابزارها و تکنولوژی‌های روز دنیا، یاد خواهید گرفت چگونه الگوریتم‌های توصیه‌گر را برای پردازش حجم‌های وسیعی از داده‌ها، با سرعت و دقت بالا، طراحی و پیاده‌سازی کنید. این دوره، یک تجربه یادگیری تعاملی و عملی است که شما را برای رویارویی با چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌سازد.

موضوعات کلیدی: آنچه در این دوره خواهید آموخت

  • مفاهیم پایه الگوریتم‌های توصیه‌گر (Collaborative Filtering, Content-Based Filtering)
  • آشنایی با چالش‌های پردازش داده‌های بزرگ در الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای افزایش سرعت و دقت
  • معرفی و کاربرد HPC (High-Performance Computing) در الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • استفاده از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های HPC برای بهینه‌سازی (مانند MPI, OpenMP, Dask)
  • موازی‌سازی الگوریتم‌ها و تکنیک‌های توزیع‌شده
  • انتخاب و ارزیابی معیارهای مناسب برای الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار کاربران
  • بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های توزیع‌شده
  • مباحث پیشرفته: یادگیری عمیق و الگوریتم‌های توصیه‌گر

مخاطبان دوره: این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف وسیعی از افراد مناسب است، از جمله:

  • برنامه‌نویسان علاقه‌مند به مباحث HPC و کلان‌داده‌ها
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی و علوم داده
  • متخصصان داده و تحلیلگران علاقه‌مند به بهبود عملکرد الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • توسعه‌دهندگان وب و نرم‌افزار که با الگوریتم‌های توصیه‌گر سروکار دارند
  • هر کسی که به دنبال یادگیری مهارت‌های ارزشمند در زمینه بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر و HPC است

چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای بی‌شمار برای شما

  • افزایش مهارت‌های تخصصی: یادگیری تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی و استفاده از HPC برای الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • افزایش فرصت‌های شغلی: کسب مهارت‌های مورد تقاضای بازار کار در زمینه HPC و کلان‌داده
  • بهبود عملکرد: ارتقای چشمگیر عملکرد الگوریتم‌های توصیه‌گر و افزایش کارایی سیستم‌ها
  • کسب دانش عملی: یادگیری از طریق پروژه‌های عملی و نمونه‌های واقعی
  • دسترسی به محتوای جامع: پوشش کامل مباحث از مقدماتی تا پیشرفته با 100 سرفصل آموزشی
  • یادگیری تعاملی: امکان پرسش و پاسخ، رفع اشکال و تعامل با مدرسان و هم‌دوره‌ای‌ها
  • ارتقای رزومه: افزودن مهارت‌های ارزشمند به رزومه و افزایش شانس استخدام

سرفصل‌های دوره: 100 گام تا تسلط کامل

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما امکان می‌دهد به طور کامل بر مباحث بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر و HPC مسلط شوید. به دلیل طولانی بودن لیست، تنها به ذکر عناوین اصلی بسنده می‌کنیم:

  • مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های توصیه‌گر و چالش‌های حجم داده
  • اصول محاسبات موازی و توزیع‌شده
  • آشنایی با HPC و زیرساخت‌های آن
  • بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری (Collaborative Filtering)
  • بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • استفاده از کتابخانه‌های HPC (MPI, OpenMP, Dask)
  • مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار کاربر
  • ارزیابی و انتخاب معیارهای مناسب
  • بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های توزیع‌شده
  • یادگیری عمیق و الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • … (ادامه 90 سرفصل دیگر)

با گذراندن این دوره، شما به یک متخصص حرفه‌ای در زمینه بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر تبدیل خواهید شد و آمادگی لازم برای رویارویی با چالش‌های دنیای واقعی را کسب خواهید کرد. همین امروز ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را متحول سازید!

حقوق نشر © 2024. تمامی حقوق محفوظ است.


📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا