, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده

249,950 تومان

مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده: دوره آموزش حرفه‌ای مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده: دوره آموزش حرفه‌ای آیا به دنبال سرعت بخشیدن به پروژه‌های داده‌کاوی و یادگیری روش‌های نوین پردازش داده…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه نویسی
  • 2. مبانی ساختار داده
  • 3. مبانی الگوریتم‌ها
  • 4. مبانی پیچیدگی الگوریتمی
  • 5. مقدمه‌ای بر زبان برنامه نویسی
  • 6. متغیرها و انواع داده
  • 7. عملگرها و عبارات
  • 8. دستورات شرطی
  • 9. حلقه‌ها
  • 10. توابع
  • 11. مدیریت خطا
  • 12. ساختارهای داده پایه (لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها)
  • 13. کلاس‌ها و اشیاء
  • 14. وراثت
  • 15. چندریختی
  • 16. برنامه نویسی شی گرا
  • 17. مدیریت فایل
  • 18. مقدمه‌ای بر پایگاه داده
  • 19. مبانی SQL
  • 20. ارتباط با پایگاه داده از طریق برنامه
  • 21. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 22. چرا به HPC نیاز داریم؟
  • 23. معماری‌های HPC
  • 24. پردازنده‌های چند هسته‌ای
  • 25. کارت‌های گرافیک (GPU)
  • 26. حافظه در HPC
  • 27. شبکه‌های پرسرعت
  • 28. مدل‌های موازی سازی
  • 29. موازی سازی داده‌ای
  • 30. موازی سازی وظیفه‌ای
  • 31. رابط انتقال پیام (MPI)
  • 32. مقدمه‌ای بر MPI
  • 33. ارسال و دریافت پیام
  • 34. جمع آوری و پخش پیام
  • 35. مبادله پیام‌های غیرهمزمان
  • 36. توپولوژی‌های MPI
  • 37. کتابخانه‌های موازی سازی
  • 38. OpenMP
  • 39. مقدمه‌ای بر OpenMP
  • 40. دستورات OpenMP
  • 41. انواع موازی سازی با OpenMP
  • 42. مدیریت داده در OpenMP
  • 43. همگام سازی در OpenMP
  • 44. نکات و ترفندهای OpenMP
  • 45. CUDA
  • 46. مقدمه‌ای بر CUDA
  • 47. معماری CUDA
  • 48. کرنل‌های CUDA
  • 49. مدیریت حافظه در CUDA
  • 50. همگام سازی در CUDA
  • 51. بهینه سازی کد CUDA
  • 52. نکات و ترفندهای CUDA
  • 53. موازی سازی با GPU
  • 54. کاربرد GPU در محاسبات علمی
  • 55. کاربرد GPU در یادگیری ماشین
  • 56. بهینه سازی داده برای GPU
  • 57. آرایه ها و ماتریس ها در HPC
  • 58. مقدمه‌ای بر محاسبات ماتریسی
  • 59. عملیات برداری و ماتریسی
  • 60. کتابخانه‌های خطی جبری (BLAS/LAPACK)
  • 61. مقدمه‌ای بر BLAS
  • 62. عملیات اصلی BLAS
  • 63. مقدمه‌ای بر LAPACK
  • 64. حل دستگاه معادلات خطی
  • 65. محاسبه مقادیر ویژه
  • 66. بهینه سازی محاسبات ماتریسی
  • 67. کاربرد ماتریس‌ها در علم داده
  • 68. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی داده
  • 69. تعریف مسئله بهینه‌سازی
  • 70. انواع مسائل بهینه‌سازی
  • 71. بهینه‌سازی خطی
  • 72. بهینه‌سازی غیرخطی
  • 73. بهینه‌سازی محدب
  • 74. روش‌های حل مسائل بهینه‌سازی
  • 75. گرادیان نزولی
  • 76. روش‌های مرتبه دوم
  • 77. روش‌های دقیق
  • 78. روش‌های تقریبی
  • 79. الگوریتم‌های فراابتکاری
  • 80. ژنتیک
  • 81. مورچگان
  • 82. شبیه‌سازی تبرید
  • 83. بهینه سازی پارامترها
  • 84. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 85. استفاده از HPC در بهینه‌سازی پارامترها
  • 86. موازی سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 87. Parallel computing for optimization algorithms
  • 88. بهینه سازی جستجوی گرید
  • 89. توزیع محاسبات در جستجوی گرید
  • 90. بهینه سازی جستجوی تصادفی
  • 91. بهینه سازی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 92. بهینه سازی توابع هزینه
  • 93. بهینه سازی وزن‌های شبکه عصبی
  • 94. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌ها
  • 95. Parallel training of machine learning models
  • 96. مقیاس پذیری الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 97. ملاحظات حافظه در HPC
  • 98. مدیریت داده‌های بزرگ
  • 99. فشرده سازی داده‌ها
  • 100. دسترسی کارآمد به داده‌ها



مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده: دوره آموزش حرفه‌ای



مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده: دوره آموزش حرفه‌ای

آیا به دنبال سرعت بخشیدن به پروژه‌های داده‌کاوی و یادگیری روش‌های نوین پردازش داده هستید؟ با این دوره، به دنیای محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing) وارد شوید و قدرت بهینه‌سازی داده‌ها را در دستان خود بگیرید!

معرفی دوره

دنیای داده‌ها با سرعت سرسام‌آوری در حال رشد است. برای تجزیه و تحلیل حجم عظیم داده‌ها و استخراج اطلاعات ارزشمند، نیاز به ابزارهای قدرتمندی داریم. دوره “مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده” شما را با مفاهیم و تکنیک‌های محاسبات سطح بالا آشنا می‌کند و به شما می‌آموزد چگونه از این تکنیک‌ها برای سرعت بخشیدن به فرایندهای پردازش و بهینه‌سازی داده‌ها استفاده کنید. فرقی نمی‌کند یک دانشجوی مشتاق باشید یا یک متخصص داده، این دوره به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را ارتقا داده و در دنیای داده‌های بزرگ (Big Data) موفق شوید.

این دوره به شما یک نگاه عمیق و کاربردی به محاسبات در بهینه‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از قدرت پردازش موازی (Parallel Processing) و تکنیک‌های پیشرفته برای حل مسائل پیچیده استفاده کنید. با فراگیری این دانش، می‌توانید زمان پردازش داده‌ها را به طور چشمگیری کاهش دهید، عملکرد مدل‌های خود را بهبود بخشید و تصمیمات بهتری بگیرید.

درباره دوره

دوره “مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده” یک دوره‌ی آموزشی جامع و کاربردی است که مفاهیم اساسی محاسبات سطح بالا را با تمرکز بر کاربرد آن در بهینه‌سازی داده‌ها پوشش می‌دهد. این دوره شامل مباحث نظری، مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به خوبی درک کرده و دانش خود را در عمل به کار ببرید. در این دوره، با ابزارها و تکنولوژی‌های کلیدی مورد استفاده در محاسبات سطح بالا آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه آن‌ها را برای حل مسائل واقعی به کار بگیرید.

موضوعات کلیدی

  • مفاهیم اساسی محاسبات سطح بالا (HPC)
  • معماری‌های پردازشی موازی (Parallel Architectures)
  • مدل‌های برنامه‌نویسی موازی (Parallel Programming Models)
  • ابزارها و کتابخانه‌های HPC
  • بهینه‌سازی کد برای HPC
  • کاربرد HPC در داده‌کاوی و یادگیری ماشین
  • روش‌های ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها در HPC
  • آشنایی با سیستم‌های توزیع‌شده
  • بهینه‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی با استفاده از HPC
  • حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از HPC

مخاطبان دوره

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

  • دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، آمار، ریاضی و علوم داده
  • متخصصان داده (Data Scientists) و دانشمندان داده (Data Scientists)
  • مهندسان نرم‌افزار علاقه‌مند به پردازش داده
  • تحلیل‌گران داده که می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند
  • هر کسی که به دنبال یادگیری محاسبات سطح بالا و کاربرد آن در بهینه‌سازی داده‌ها است

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با شرکت در این دوره، شما به مزایای زیر دست خواهید یافت:

  • افزایش سرعت پردازش داده‌ها: یادگیری تکنیک‌های HPC برای کاهش چشمگیر زمان پردازش داده‌ها.
  • بهبود عملکرد مدل‌ها: بهینه‌سازی الگوریتم‌ها و مدل‌های داده‌کاوی با استفاده از HPC.
  • افزایش دقت و سرعت در تصمیم‌گیری: دسترسی سریع‌تر به نتایج و اطلاعات برای تصمیم‌گیری‌های بهتر.
  • کسب مهارت‌های ارزشمند: یادگیری ابزارها و تکنولوژی‌های پیشرفته مورد نیاز در صنعت داده.
  • ارتقای رزومه شغلی: افزودن یک مهارت کلیدی و تقاضا شده به رزومه.
  • بهره‌مندی از پروژه‌های عملی: تجربه عملی در حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از HPC.
  • یادگیری از اساتید مجرب: آموزش توسط متخصصان باتجربه در زمینه محاسبات سطح بالا و بهینه‌سازی داده.

سرفصل‌های دوره (100+ سرفصل جامع)

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که به صورت گام به گام شما را با مفاهیم و تکنیک‌های محاسبات سطح بالا آشنا می‌کند. سرفصل‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که از مبانی شروع شده و به سمت مباحث پیشرفته حرکت می‌کنند. در ادامه، تنها تعدادی از سرفصل‌ها آورده شده‌اند:

  • مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا و تاریخچه آن
  • معماری‌های سخت‌افزاری HPC (CPU، GPU، …)
  • مفاهیم اساسی پردازش موازی (Parallel Processing)
  • مدل‌های حافظه مشترک (Shared Memory) و توزیع شده (Distributed Memory)
  • آشنایی با MPI (Message Passing Interface)
  • آشنایی با OpenMP
  • برنامه‌نویسی GPU با CUDA
  • ابزارها و کتابخانه‌های HPC (Gnu Compiler Collection, Intel MKL, …)
  • بهینه‌سازی کد برای HPC (Profiling, Tuning, …)
  • کاربرد HPC در یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
  • بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از HPC
  • بهینه‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Genetic Algorithms, …)
  • روش‌های ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها در HPC (HDFS, …)
  • کاربرد HPC در داده‌کاوی (Clustering, Classification, …)
  • سیستم‌های فایل موازی
  • فناوری‌های مجازی‌سازی در HPC
  • معرفی اجمالی به Big Data و نقش HPC در آن
  • مباحث مربوط به امنیت و حفاظت از داده‌ها در HPC
  • پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی با استفاده از HPC
  • … (ادامه دارد)
  • و بیش از 70 سرفصل دیگر برای پوشش کامل مباحث

با شرکت در این دوره، شما به دانش و مهارت‌های لازم برای موفقیت در دنیای محاسبات سطح بالا دست خواهید یافت.


📦 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 مقدمه‌ای بر محاسبات در بهینه‌سازی داده”

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

پیمایش به بالا