کتاب موانع محاسباتی: بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای حجم داده‌های بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره موانع محاسباتی: بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای حجم داده‌های بزرگ

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: چالش‌ها و راهکارها در MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پیچیدگی محاسباتی و مقیاس‌پذیری
  • 2. مفاهیم پایه پیچیدگی: کلاس‌های P و NP
  • 3. نمایش درخت تصمیم برای مسائل محاسباتی
  • 4. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها: زمان و فضا
  • 5. پیچیدگی زمانی: نمادهای O، Ω، Θ
  • 6. پیچیدگی فضایی: تحلیل حافظه مورد نیاز
  • 7. تکنیک‌های تحلیل پیچیدگی: تقسیم و حل
  • 8. تکنیک‌های تحلیل پیچیدگی: برنامه‌ریزی پویا
  • 9. تکنیک‌های تحلیل پیچیدگی: رویکرد حریصانه
  • 10. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: مقایسه و پیچیدگی
  • 11. مرتب‌سازی ادغامی و پیچیدگی آن
  • 12. مرتب‌سازی سریع و پیچیدگی آن
  • 13. مرتب‌سازی هیپ و پیچیدگی آن
  • 14. پیچیدگی الگوریتم‌های جستجو
  • 15. جستجوی دودویی در آرایه‌های مرتب شده
  • 16. جستجوی درختی: درخت‌های جستجوی دودویی
  • 17. ساختارهای داده و تأثیر آن‌ها بر پیچیدگی
  • 18. هرم‌ها و کاربرد آن‌ها در اولویت‌بندی
  • 19. جداول هش و مدیریت برخورد
  • 20. پیچیدگی عملیات در جداول هش
  • 21. گراف‌ها و نمایش‌های مختلف آن‌ها
  • 22. پیمایش گراف: جستجوی اول سطح (BFS)
  • 23. پیمایش گراف: جستجوی اول عمق (DFS)
  • 24. پیچیدگی الگوریتم‌های پیمایش گراف
  • 25. مسائل یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف
  • 26. الگوریتم دایکسترا برای کوتاه‌ترین مسیر
  • 27. الگوریتم بلمن-فورد برای کوتاه‌ترین مسیر
  • 28. مسائل یافتن درخت پوشای کمینه
  • 29. الگوریتم پریم برای درخت پوشای کمینه
  • 30. الگوریتم کروسکال برای درخت پوشای کمینه
  • 31. پیچیدگی الگوریتم‌های درخت پوشای کمینه
  • 32. الگوریتم‌های تطابق در گراف‌ها
  • 33. مسائل برنامه‌ریزی خطی و پیچیدگی
  • 34. روش سیمپلکس و پیچیدگی محاسباتی
  • 35. مسائل جریان در شبکه و پیچیدگی
  • 36. الگوریتم فورد-فالکرسون برای جریان بیشینه
  • 37. پیچیدگی الگوریتم‌های جریان در شبکه
  • 38. الگوریتم‌های فشرده‌سازی داده‌ها
  • 39. مفاهیم اطلاعات و انتروپی
  • 40. کدگذاری هافمن و بهینگی آن
  • 41. پیچیدگی الگوریتم‌های فشرده‌سازی
  • 42. الگوریتم‌های جستجوی رشته
  • 43. الگوریتم KMP برای تطابق رشته
  • 44. الگوریتم Rabin-Karp برای تطابق رشته
  • 45. پیچیدگی الگوریتم‌های جستجوی رشته
  • 46. مسائل بهینه‌سازی و رویکردهای محاسباتی
  • 47. پیچیدگی مسائل NP-کامل
  • 48. استراتژی‌های برخورد با مسائل NP-کامل
  • 49. تقریب الگوریتم‌ها برای مسائل NP-کامل
  • 50. الگوریتم‌های تصادفی و پیچیدگی آن‌ها
  • 51. انتظار ریاضی و تحلیل الگوریتم‌های تصادفی
  • 52. پیچیدگی الگوریتم‌های موازی
  • 53. مدل‌های محاسباتی موازی
  • 54. پیچیدگی در معماری‌های موازی
  • 55. الگوریتم‌های توزیع شده و چالش‌ها
  • 56. پیچیدگی در سیستم‌های توزیع شده
  • 57. مباحث پیشرفته در پیچیدگی محاسباتی
  • 58. پیچیدگی کوانتومی و الگوریتم‌های کوانتومی
  • 59. مقایسه پیچیدگی کلاسیک و کوانتومی
  • 60. تحلیل الگوریتم‌ها برای حجم داده‌های بزرگ
  • 61. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه
  • 62. بهینه‌سازی دسترسی به دیسک
  • 63. ساختارهای داده برای داده‌های حجیم
  • 64. الگوریتم‌های پردازش داده‌های جریانی
  • 65. خوشه‌بندی داده‌ها و پیچیدگی آن
  • 66. طبقه‌بندی داده‌ها و پیچیدگی آن
  • 67. تحلیل داده‌های بزرگ و ابزارهای مرتبط
  • 68. کاربرد بهینه‌سازی الگوریتم در علوم مختلف
  • 69. بهینه‌سازی در پردازش تصویر
  • 70. بهینه‌سازی در پردازش زبان طبیعی
  • 71. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 72. یادگیری ماشین و پیچیدگی محاسباتی
  • 73. پیچیدگی محاسباتی در یادگیری عمیق
  • 74. طراحی الگوریتم‌های کارآمد
  • 75. تحلیل عملکرد الگوریتم در دنیای واقعی
  • 76. محدودیت‌های محاسباتی در سیستم‌های امروزی
  • 77. آینده پژوهش در پیچیدگی محاسباتی
  • 78. الگوریتم‌های چندهدفه و پیچیدگی
  • 79. بهینه‌سازی چندهدفه برای حجم داده‌های بزرگ
  • 80. مواجهه با داده‌های پراکنده و پیچیدگی
  • 81. تحلیل پیچیدگی در الگوریتم‌های تطبیقی
  • 82. کاربرد نظریه اطلاعات در بهینه‌سازی
  • 83. پیچیدگی محاسباتی در گراف‌های عظیم
  • 84. الگوریتم‌های گراف برای کلان‌داده‌ها
  • 85. مدل‌سازی پیچیدگی سیستم‌های پیچیده
  • 86. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از سخت‌افزار
  • 87. ملاحظات امنیتی در طراحی الگوریتم‌های کارآمد
  • 88. رابطه پیچیدگی محاسباتی با رمزنگاری
  • 89. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های رمزنگاری
  • 90. چالش‌های محاسباتی در هوش مصنوعی
  • 91. پیچیدگی الگوریتم‌های استنتاج در هوش مصنوعی
  • 92. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای منابع محدود
تگ‌ها: MCMC آمار بیزی الگوریتم‌های آماری بهینه‌سازی الگوریتم پردازش داده تحلیل داده‌های حجیم حجم داده‌های بزرگ روش‌های مونت‌کارلو محاسبات علمی نمونه‌گیری آماری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.