اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در سیستم‌های پیشنهاد دهنده بلادرنگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در سیستم‌های پیشنهاد دهنده بلادرنگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا و سیستم های پیشنهاد دهنده
• 2. مفاهیم پایه برنامه نویسی و الگوریتم ها
• 3. معماری کامپیوتر و تاثیر آن بر عملکرد
• 4. حافظه و مدیریت آن در HPC
• 5. آشنایی با سیستم عامل های HPC (لینوکس)
• 6. مقدمه ای بر موازی سازی و concurrency
• 7. مدل های برنامه نویسی موازی (Threadها و Processها)
• 8. آشنایی با MPI (Message Passing Interface)
• 9. نصب و پیکربندی MPI
• 10. برنامه نویسی MPI: ارسال و دریافت پیام
• 11. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI
• 12. ارتباطات گروهی در MPI
• 13. بهینه سازی ارتباطات MPI
• 14. آشنایی با OpenMP
• 15. دستورات OpenMP برای موازی سازی حلقه ها
• 16. مدیریت داده در OpenMP
• 17. بهینه سازی OpenMP
• 18. مقدمه ای بر GPU Computing و CUDA
• 19. معماری GPU و CUDA
• 20. نصب و پیکربندی CUDA
• 21. برنامه نویسی CUDA: Kernel ها و Threadها
• 22. مدیریت حافظه در CUDA
• 23. انتقال داده بین CPU و GPU
• 24. بهینه سازی CUDA
• 25. مقدمه ای بر سیستم های پیشنهاد دهنده
• 26. انواع سیستم های پیشنهاد دهنده (محتوا محور، فیلترینگ مشارکتی، هیبریدی)
• 27. معیارهای ارزیابی سیستم های پیشنهاد دهنده
• 28. داده های مورد نیاز برای سیستم های پیشنهاد دهنده
• 29. پیش پردازش داده ها برای سیستم های پیشنهاد دهنده
• 30. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر حافظه
• 31. فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر مدل
• 32. تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
• 33. الگوریتم های تکین (SVD)
• 34. الگوریتم های NMF (Non-negative Matrix Factorization)
• 35. روش های کاهش ابعاد در سیستم های پیشنهاد دهنده
• 36. محتوامحوری: استخراج ویژگی از محتوا
• 37. وزن دهی به ویژگی ها (TF-IDF)
• 38. استفاده از یادگیری ماشین در سیستم های پیشنهاد دهنده
• 39. رگرسیون لجستیک برای پیشنهاد دهی
• 40. درخت تصمیم برای پیشنهاد دهی
• 41. جنگل تصادفی برای پیشنهاد دهی
• 42. ماشین های بردار پشتیبان (SVM) برای پیشنهاد دهی
• 43. شبکه های عصبی برای سیستم های پیشنهاد دهنده
• 44. شبکه های عصبی عمیق (DNN) برای پیشنهاد دهی
• 45. embedding ها (word2vec, node2vec)
• 46. Recurrent Neural Networks (RNN) برای پیشنهاد دهی ترتیبی
• 47. Attention Mechanism در سیستم های پیشنهاد دهنده
• 48. مدل های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer) برای پیشنهاد دهی
• 49. سیستم های پیشنهاد دهنده هیبریدی
• 50. ترکیب فیلترینگ مشارکتی و محتوامحوری
• 51. استفاده از دانش دامنه در سیستم های پیشنهاد دهنده
• 52. تکنیک های افزایش مقیاس پذیری سیستم های پیشنهاد دهنده
• 53. شاردینگ داده ها (Data Sharding)
• 54. بارگذاری متعادل (Load Balancing)
• 55. کشینگ (Caching)
• 56. استفاده از پایگاه داده های NoSQL برای سیستم های پیشنهاد دهنده
• 57. آشنایی با Redis
• 58. آشنایی با Cassandra
• 59. آشنایی با MongoDB
• 60. معماری سیستم های پیشنهاد دهنده بلادرنگ
• 61. جریان داده (Data Streaming)
• 62. Apache Kafka برای جریان داده
• 63. Apache Spark Streaming برای پردازش داده های جریانی
• 64. Flink برای پردازش داده های جریانی
• 65. استقرار سیستم پیشنهاد دهنده در محیط Production
• 66. مانیتورینگ و نگهداری سیستم های پیشنهاد دهنده
• 67. تست A/B در سیستم های پیشنهاد دهنده
• 68. شخصی سازی در سیستم های پیشنهاد دهنده
• 69. پیشنهاد دهی context-aware
• 70. پیشنهاد دهی مبتنی بر موقعیت مکانی
• 71. پیشنهاد دهی مبتنی بر زمان
• 72. پیشنهاد دهی چندرسانه ای
• 73. مقابله با مشکل شروع سرد (Cold Start Problem)
• 74. پیشنهاد دهی مبتنی بر دانش (Knowledge-Based Recommender Systems)
• 75. کاربرد گراف های دانش (Knowledge Graphs) در سیستم های پیشنهاد دهنده
• 76. fairness و bias در سیستم های پیشنهاد دهنده
• 77. امنیت در سیستم های پیشنهاد دهنده
• 78. سیستم های پیشنهاد دهنده برای تجارت الکترونیک
• 79. سیستم های پیشنهاد دهنده برای شبکه های اجتماعی
• 80. سیستم های پیشنهاد دهنده برای سرویس های استریمینگ
• 81. سیستم های پیشنهاد دهنده برای اخبار و محتوای اطلاعاتی
• 82. سیستم های پیشنهاد دهنده برای تبلیغات
• 83. سیستم های پیشنهاد دهنده برای یادگیری آنلاین
• 84. سیستم های پیشنهاد دهنده برای پزشکی و سلامت
• 85. سیستم های پیشنهاد دهنده برای گردشگری
• 86. بررسی موردی: سیستم پیشنهاد دهنده Netflix
• 87. بررسی موردی: سیستم پیشنهاد دهنده Amazon
• 88. بررسی موردی: سیستم پیشنهاد دهنده YouTube
• 89. بررسی موردی: سیستم پیشنهاد دهنده Spotify
• 90. چالش های محاسباتی در سیستم های پیشنهاد دهنده بلادرنگ
• 91. الگوریتم های تقریبی (Approximate Algorithms)
• 92. الگوریتم های هش (Hashing)
• 93. الگوریتم های Quantization
• 94. بهینه سازی الگوریتم های پیشنهاد دهنده برای HPC
• 95. استفاده از کتابخانه های HPC برای سیستم های پیشنهاد دهنده
• 96. ترکیب MPI و OpenMP برای سیستم های پیشنهاد دهنده
• 97. استفاده از GPU ها برای تسریع محاسبات در سیستم های پیشنهاد دهنده
• 98. بررسی عملکرد سیستم پیشنهاد دهنده در محیط HPC
• 99. آینده سیستم های پیشنهاد دهنده و HPC
• 100. پروژه عملی: طراحی و پیاده سازی یک سیستم پیشنهاد دهنده بلادرنگ با استفاده از HPC