اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 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)