کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جست‌وجوی ابتکاری مقیاس‌پذیر 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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های جست‌وجوی ابتکاری مقیاس‌پذیر

موضوع کلی: هوش مصنوعی و جست‌وجوی محاسباتی

موضوع میانی: الگوریتم‌های جست‌وجوی ابتکاری و بهینه‌سازی مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی جست‌وجوی مسئله‌محور در هوش مصنوعی
  • 2. مدل‌سازی مسائل به‌صورت فضای حالت
  • 3. تعریف حالت، عمل، هدف و هزینه مسیر
  • 4. تفاوت جست‌وجوی بدون اطلاعات و جست‌وجوی ابتکاری
  • 5. مفهوم تابع ابتکاری و نقش آن در جست‌وجو
  • 6. ویژگی‌های یک تابع ابتکاری مناسب
  • 7. ابتکارپذیری و برآورد هزینه تا هدف
  • 8. جست‌وجوی Best-First و انتخاب گره‌ها
  • 9. الگوریتم A* و سازوکار ارزیابی گره‌ها
  • 10. شرایط بهینگی A*
  • 11. توابع ابتکاری سازگار و قابل‌قبول
  • 12. مقایسه A* با جست‌وجوی حریصانه
  • 13. Weighted A* و کنترل توازن سرعت و دقت
  • 14. جست‌وجوی IDA* برای کاهش مصرف حافظه
  • 15. الگوریتم‌های Memory-Bounded Heuristic Search
  • 16. SMA* و مدیریت محدودیت حافظه
  • 17. جست‌وجوی Beam و کنترل اندازه فضای جست‌وجو
  • 18. طراحی تابع هزینه در مسائل جست‌وجو
  • 19. تولید توابع ابتکاری از Relaxation مسئله
  • 20. استفاده از مسئله‌های ساده‌شده برای ساخت Heuristic
  • 21. Heuristicهای مبتنی بر فاصله و هزینه
  • 22. ترکیب چند تابع ابتکاری
  • 23. تابع ابتکاری Max و ترکیب توابع مستقل
  • 24. Pattern Database و جست‌وجوی سریع‌تر
  • 25. ساخت و استفاده از Pattern Database
  • 26. فشرده‌سازی داده‌های Pattern Database
  • 27. Heuristicهای وابسته به دامنه
  • 28. یادگیری تابع ابتکاری از داده
  • 29. جست‌وجوی مبتنی بر نمونه و تجربه
  • 30. کش کردن نتایج جست‌وجو
  • 31. Transposition Table و جلوگیری از محاسبات تکراری
  • 32. تشخیص حالت‌های تکراری در فضای جست‌وجو
  • 33. کنترل چرخه‌ها و جلوگیری از جست‌وجوی بی‌نهایت
  • 34. مدیریت Frontier و مجموعه گره‌های بررسی‌نشده
  • 35. ساختارهای داده مناسب برای Priority Queue
  • 36. بهینه‌سازی Open Set و Closed Set
  • 37. تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌های جست‌وجوی ابتکاری
  • 38. تحلیل پیچیدگی فضایی و مصرف حافظه
  • 39. شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی در جست‌وجو
  • 40. مقیاس‌پذیری فضای حالت و چالش‌های آن
  • 41. مقیاس‌پذیری در مسائل با Branching Factor بالا
  • 42. کاهش فضای جست‌وجو با Pruning
  • 43. Pruning مبتنی بر کران هزینه
  • 44. Duplicate Detection در مقیاس بزرگ
  • 45. جست‌وجوی افزایشی و استفاده مجدد از محاسبات
  • 46. Parallel Search و تقسیم فضای جست‌وجو
  • 47. توزیع بار در جست‌وجوی موازی
  • 48. همگام‌سازی در الگوریتم‌های جست‌وجوی موازی
  • 49. Distributed Heuristic Search
  • 50. مدیریت حافظه در جست‌وجوی توزیع‌شده
  • 51. تقسیم‌بندی فضای حالت میان چند پردازنده
  • 52. کنترل سربار ارتباطی در جست‌وجوی توزیع‌شده
  • 53. جست‌وجوی چندعامله و همکاری در حل مسئله
  • 54. طراحی معماری مقیاس‌پذیر برای موتور جست‌وجو
  • 55. تفکیک لایه مدل مسئله از موتور جست‌وجو
  • 56. طراحی API برای الگوریتم‌های جست‌وجوی قابل توسعه
  • 57. پیاده‌سازی موتور جست‌وجوی ابتکاری ماژولار
  • 58. بهینه‌سازی مصرف CPU و حافظه
  • 59. پردازش موازی تابع ابتکاری
  • 60. اجرای همزمان ارزیابی Heuristicها
  • 61. بهینه‌سازی I/O در جست‌وجوی حجیم
  • 62. مدیریت فضای ذخیره‌سازی برای Search Stateها
  • 63. Persist کردن وضعیت جست‌وجو و بازیابی آن
  • 64. Fault Tolerance در جست‌وجوی توزیع‌شده
  • 65. Checkpointing در الگوریتم‌های جست‌وجوی طولانی
  • 66. Load Balancing پویا در سیستم‌های جست‌وجو
  • 67. معیارهای ارزیابی عملکرد جست‌وجوی ابتکاری
  • 68. اندازه‌گیری کیفیت جواب و زمان اجرا
  • 69. مقایسه Trade-off میان دقت، زمان و حافظه
  • 70. Benchmarking الگوریتم‌های جست‌وجوی مقیاس‌پذیر
  • 71. طراحی مجموعه‌داده برای ارزیابی جست‌وجو
  • 72. تحلیل تجربی عملکرد Heuristicها
  • 73. پروفایل‌گیری و تشخیص نقاط کند سیستم
  • 74. بهینه‌سازی پیاده‌سازی A* در مقیاس بزرگ
  • 75. مقایسه روش‌های مختلف جست‌وجوی ابتکاری
  • 76. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس ویژگی مسئله
  • 77. طراحی سیستم جست‌وجوی مقاوم برای محیط‌های پویا
  • 78. جست‌وجوی Anytime برای ارائه جواب تدریجی
  • 79. Anytime Repairing A* و بهبود تدریجی جواب
  • 80. جست‌وجوی ابتکاری در مسائل زمان‌واقعی
  • 81. مدیریت محدودیت‌های سخت زمانی در جست‌وجو
  • 82. جست‌وجوی ابتکاری برای برنامه‌ریزی و زمان‌بندی
  • 83. کاربرد Heuristic Search در مسیریابی
  • 84. کاربرد جست‌وجوی مقیاس‌پذیر در برنامه‌ریزی خودکار
  • 85. ترکیب Heuristic Search با یادگیری ماشین
  • 86. یادگیری خودکار Heuristic از تجربه جست‌وجو
  • 87. طراحی Heuristicهای تطبیقی
  • 88. بهینه‌سازی خودکار پارامترهای موتور جست‌وجو
  • 89. آزمایش و اعتبارسنجی سیستم‌های جست‌وجوی مقیاس‌پذیر
  • 90. پروژه عملی ساخت موتور Heuristic Search مقیاس‌پذیر
  • 91. استقرار و پایش موتور جست‌وجوی توزیع‌شده
تگ‌ها: A Star Artificial Intelligence Distributed Search Heuristic Function Heuristic Search Parallel Search Scalable Search الگوریتم A* الگوریتم‌های جستجو بهینه‌سازی جستجو تابع ابتکاری جستجوی ابتکاری جستجوی مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی هوش مصنوعی پیشرفته

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.