اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر برنامه نویسی و مفهوم محاسبات
• 2. ساختارهای داده پایه (آرایه، لیست پیوندی)
• 3. ساختارهای داده پیشرفته (درخت، گراف)
• 4. مقدمه‌ای بر پیچیدگی زمانی و فضایی الگوریتم‌ها
• 5. الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو
• 6. مقدمه‌ای بر مفهوم سیستم‌های توصیه‌گر
• 7. چرا سیستم‌های توصیه‌گر مهم هستند؟
• 8. داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر: انواع و چالش‌ها
• 9. ماتریس سودمندی و مفهوم پراکندگی (Sparsity)
• 10. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر: شروع سرد و مقیاس‌پذیری
• 11. دسته‌بندی سیستم‌های توصیه‌گر: مروری کلی
• 12. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا (Content-Based)
• 13. استخراج ویژگی و نمایش آیتم‌ها در Content-Based
• 14. شباهت سنجی در سیستم‌های Content-Based
• 15. سیستم‌های توصیه‌گر مشارکتی (Collaborative Filtering)
• 16. Collaborative Filtering مبتنی بر کاربر (User-Based)
• 17. Collaborative Filtering مبتنی بر آیتم (Item-Based)
• 18. مفهوم همسایگی در Collaborative Filtering
• 19. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر (دقت، فراخوانی)
• 20. معیارهای ارزیابی پیشرفته (RMSE, MAE, AUC, F1)
• 21. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
• 22. چرا به HPC نیاز داریم؟ (سرعت، مقیاس، داده‌های بزرگ)
• 23. معماری‌های پایه کامپیوتر برای HPC (CPU, Memory)
• 24. سلسله مراتب حافظه: کش، RAM، دیسک
• 25. تأثیر سلسله مراتب حافظه بر عملکرد برنامه
• 26. مفهوم موازی‌سازی (Parallelism) و هم‌زمانی (Concurrency)
• 27. انواع موازی‌سازی: داده‌ای و وظیفه‌ای
• 28. قانون آمدال (Amdahl's Law) و قانون گستافسون (Gustafson's Law)
• 29. معیارهای ارزیابی عملکرد در HPC (Latency, Throughput, Speedup, Efficiency)
• 30. پردازش چند هسته‌ای و چند نخی (Multi-core, Multi-threading)
• 31. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی با نخ‌ها (Threads)
• 32. مشکلات برنامه‌نویسی موازی: رقابت داده‌ای و بن‌بست
• 33. همگام‌سازی نخ‌ها: Mutex, Semaphore
• 34. مفهوم حافظه مشترک (Shared Memory)
• 35. مقدمه‌ای بر OpenMP برای برنامه‌نویسی Shared Memory
• 36. ساختارهای موازی‌سازی با OpenMP (for, sections, tasks)
• 37. مفهوم حافظه توزیع شده (Distributed Memory)
• 38. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface)
• 39. عملیات ارتباطی پایه در MPI (Send, Recv)
• 40. عملیات جمعی در MPI (Broadcast, Reduce, Gather, Scatter)
• 41. نمایش ماتریس‌های پراکنده (Sparse Matrices) در محاسبات
• 42. فرمت‌های ذخیره‌سازی ماتریس‌های پراکنده (COO, CSR, CSC)
• 43. عملیات پایه روی ماتریس‌های پراکنده (ضرب، جمع)
• 44. موازی‌سازی عملیات روی ماتریس‌های پراکنده
• 45. پیاده‌سازی موازی User-Based Collaborative Filtering
• 46. بهینه‌سازی محاسبات شباهت در User-Based CF
• 47. پیاده‌سازی موازی Item-Based Collaborative Filtering
• 48. استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده‌ها در CF موازی (Partitioning)
• 49. فاکتورگیری ماتریسی (Matrix Factorization) برای RS
• 50. مفهوم SVD (Singular Value Decomposition)
• 51. پیاده‌سازی SVD در سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. چالش‌های موازی‌سازی SVD برای ماتریس‌های بزرگ
• 53. روش ALS (Alternating Least Squares) برای Matrix Factorization
• 54. اصول و گام‌های الگوریتم ALS
• 55. پیاده‌سازی موازی ALS با استفاده از Shared Memory (OpenMP)
• 56. پیاده‌سازی موازی ALS با استفاده از Distributed Memory (MPI)
• 57. بهینه‌سازی‌های ارتباطی در ALS موازی
• 58. Parallel SGD (Stochastic Gradient Descent) برای RS
• 59. روش‌های کاهش ارتباط در Parallel SGD
• 60. مفهوم مدل‌های مبتنی بر گراف در RS
• 61. الگوریتم PageRank و کاربرد آن در RS
• 62. موازی‌سازی الگوریتم‌های مبتنی بر گراف
• 63. Graph Partitioning برای محاسبات موازی روی گراف‌ها
• 64. Tensor Factorization برای سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
• 65. چالش‌ها و روش‌های موازی‌سازی Tensor Factorization
• 66. مقدمه‌ای بر محاسبات GPU و OpenCL/CUDA
• 67. معماری GPU و مدل برنامه‌نویسی آن
• 68. موازی‌سازی عملیات ماتریسی بر روی GPU
• 69. پیاده‌سازی Collaborative Filtering با استفاده از GPU
• 70. بهینه‌سازی‌های خاص GPU برای RS (حافظه مشترک، بلاک‌بندی)
• 71. مفهوم Hadoop و اکوسیستم آن (HDFS, MapReduce)
• 72. MapReduce برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های RS
• 73. چالش‌های MapReduce برای الگوریتم‌های تکراری (Iterative Algorithms)
• 74. معرفی Apache Spark: یک فریم‌ورک محاسبات خوشه‌ای
• 75. RDD (Resilient Distributed Datasets) در Spark
• 76. Spark MLlib برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های RS
• 77. پیاده‌سازی ALS با Spark MLlib
• 78. Spark GraphX برای الگوریتم‌های مبتنی بر گراف در RS
• 79. بهینه‌سازی‌های Spark برای مقیاس‌پذیری RS
• 80. معرفی فریم‌ورک‌های حافظه‌محور (In-Memory Computing)
• 81. Apache Flink و کاربرد آن در RS در لحظه
• 82. استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL برای ذخیره‌سازی داده‌های RS
• 83. بهینه‌سازی دسترسی به داده در سیستم‌های توصیه‌گر با NoSQL
• 84. پردازش جریانی (Stream Processing) برای توصیه‌های بلادرنگ
• 85. سیستم‌های توصیه‌گر ترکیبی (Hybrid Recommender Systems) و موازی‌سازی آن‌ها
• 86. استراتژی‌های ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های توصیه‌گر
• 87. سیستم‌های توصیه‌گر آنلاین (Online) در مقابل آفلاین (Offline)
• 88. محاسبات افزایشی (Incremental Computing) برای به‌روزرسانی مدل
• 89. مفهوم Serving و Inferencing در سیستم‌های توصیه‌گر
• 90. بهینه‌سازی لایه‌های Serving برای تأخیر کم (Low Latency)
• 91. استفاده از تکنیک‌های Approximate Nearest Neighbor (ANN) برای سرعت
• 92. معماری‌های میکروسرویس برای سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
• 93. Containerization (Docker) و Orchestration (Kubernetes) در Deployment RS
• 94. مدیریت منابع و زمان‌بندی در خوشه‌های HPC برای RS
• 95. پلتفرم‌های ابری برای توسعه و استقرار سیستم‌های توصیه‌گر
• 96. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر بسیار بزرگ
• 97. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های توصیه‌گر توزیع شده
• 98. توصیه‌های عادلانه و اخلاق در محاسبات توصیه‌گر
• 99. مروری بر روندهای آتی در HPC برای سیستم‌های توصیه‌گر (سخت‌افزارهای جدید، یادگیری فدرال)
• 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده محاسبات در سیستم‌های توصیه‌گر