کتاب صوتی مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش متن بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش متن بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی دوره: چرا محاسبات سطح بالا در پردازش متن بزرگ؟
• 2. مروری بر اصول برنامه نویسی پایتون
• 3. ساختارهای داده پایه در پایتون (لیست، تاپل، دیکشنری، ست)
• 4. آشنایی با الگوریتم‌ها و پیچیدگی زمانی و فضایی
• 5. مقدمه‌ای بر فایل‌ها و ورودی/خروجی در پایتون
• 6. کار با رشته‌ها و عملیات پایه متنی در پایتون
• 7. معرفی کتابخانه‌های پایه برای کار با متن (re, codecs)
• 8. آشنایی با انکدینگ‌ها و یونیکد در پردازش متن
• 9. اصول سیستم عامل و مدیریت فرآیندها
• 10. مروری بر معماری پایه کامپیوتر (CPU، RAM، کش)
• 11. مفهوم حافظه مجازی و سلسله مراتب حافظه
• 12. ابزارهای پایه برای اندازه‌گیری عملکرد کد (timeit, cProfile)
• 13. مفهوم مقیاس‌پذیری و چالش‌های پردازش داده‌های بزرگ
• 14. بررسی دیتاست‌های متنی بزرگ و ویژگی‌های آن‌ها
• 15. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 16. مفاهیم اساسی NLP: توکن‌سازی، نرمال‌سازی
• 17. تکنیک‌های پاکسازی متن (حذف نویز، اصلاح نگارشی)
• 18. ریشه‌یابی (Stemming) و لغت‌سازی (Lemmatization)
• 19. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 20. شناسایی موجودیت‌های نامدار (Named Entity Recognition)
• 21. نمایش برداری کلمات: Bag-of-Words و TF-IDF
• 22. ماتریس‌های پراکنده (Sparse Matrices) در پردازش متن
• 23. آشنایی با کتابخانه NLTK برای پردازش متن
• 24. آشنایی با کتابخانه spaCy برای پردازش متن پیشرفته
• 25. تکنیک‌های کار با فایل‌های بسیار بزرگ (chunking, streaming)
• 26. فشرده‌سازی و دی‌فشرده‌سازی داده‌های متنی
• 27. ذخیره‌سازی و بازیابی کارآمد متن: پایگاه داده‌های متنی
• 28. مقدمه‌ای بر ایندکس‌گذاری و جستجو در متن‌های بزرگ
• 29. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP (دقت، بازیابی، F1-Score)
• 30. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای متن (دسته‌بندی، خوشه‌بندی)
• 31. مفهوم محاسبات موازی و دلایل نیاز به آن
• 32. تفاوت موازی‌سازی (Parallelism) و هم‌زمانی (Concurrency)
• 33. انواع موازی‌سازی: داده‌ای، وظیفه‌ای
• 34. معیارهای سنجش عملکرد در HPC: سرعت‌بخش (Speedup)، کارایی (Efficiency)
• 35. قانون آمدال (Amdahl's Law) و محدودیت‌های موازی‌سازی
• 36. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: حافظه اشتراکی و حافظه توزیع‌شده
• 37. چالش‌های برنامه‌نویسی موازی: همگام‌سازی، بن‌بست (Deadlock)، مسابقه داده (Race Condition)
• 38. نخ‌ها (Threads) و فرآیندها (Processes) در پایتون
• 39. ارتباط بین فرآیندها (IPC)
• 40. مدیریت حافظه در سیستم‌های موازی
• 41. مقدمه‌ای بر معماری چند هسته‌ای (Multi-core)
• 42. اهمیت سلسله مراتب حافظه (Cache) در عملکرد HPC
• 43. مفهوم برداری‌سازی (Vectorization) و SIMD
• 44. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (DFS) و اهمیت آن‌ها
• 45. ابزارهای پایشی و پروفایلینگ برای کدهای موازی
• 46. معماری پردازنده‌های مدرن: هسته‌ها، رشته‌ها، کش
• 47. آشنایی با معماری GPU (واحد پردازش گرافیکی)
• 48. تفاوت‌های کلیدی CPU و GPU در محاسبات
• 49. حافظه GPU و پهنای باند آن
• 50. مزایا و معایب استفاده از GPU برای پردازش متن
• 51. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری دیگر (FPGA, TPU)
• 52. استراتژی‌های مدیریت I/O برای داده‌های متنی عظیم
• 53. سیستم‌های ذخیره‌سازی با کارایی بالا (SSD, NVMe)
• 54. آشنایی با شبکه‌های با سرعت بالا (InfiniBand, Ethernet)
• 55. توپولوژی‌های شبکه در خوشه‌های محاسباتی
• 56. تخصیص و مدیریت منابع سخت‌افزاری در محیط‌های HPC
• 57. مفاهیم مجازی‌سازی و کانتینرسازی (Docker, Kubernetes) در HPC
• 58. استفاده از محیط‌های ابری برای محاسبات سطح بالا (AWS, GCP, Azure)
• 59. معماری خوشه‌های محاسباتی (Clusters)
• 60. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای پردازش متن در مقیاس بزرگ
• 61. موازی‌سازی با کتابخانه multiprocessing در پایتون (حافظه اشتراکی)
• 62. استفاده از NumPy برای عملیات برداری و ماتریسی با کارایی بالا
• 63. بهینه‌سازی کدهای پایتون با Numba (JIT Compilation)
• 64. مقدمه‌ای بر OpenMP برای موازی‌سازی حلقه‌ها (مفهومی)
• 65. مقدمه‌ای بر MapReduce و مدل برنامه‌نویسی آن (پردازش توزیع‌شده)
• 66. آشنایی با Apache Spark: معماری و اکوسیستم
• 67. Spark RDDs (Resilient Distributed Datasets) برای پردازش متن
• 68. Spark DataFrames و Spark SQL برای کار با داده‌های متنی ساختاریافته
• 69. Dask: موازی‌سازی وظایف پایتون در مقیاس بزرگ
• 70. Dask DataFrames و Dask Bags برای پردازش متن
• 71. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface) و اصول آن (مفهومی)
• 72. مقدمه‌ای بر CUDA و معماری آن (مفهومی - محاسبات GPU)
• 73. استفاده از PyTorch برای محاسبات GPU و Tensorها
• 74. استفاده از TensorFlow برای محاسبات GPU و Tensorها
• 75. کتابخانه‌های GPU-Accelerated برای داده (cuDF) و یادگیری ماشین (cuML)
• 76. Hugging Face Transformers: بارگذاری و استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 77. موازی‌سازی در کتابخانه Transformers (مانند pipeline, batching)
• 78. الگوریتم‌های موازی برای توکن‌سازی و پیش‌پردازش متن
• 79. موازی‌سازی استخراج ویژگی و نمایش برداری متن
• 80. بهینه‌سازی مصرف حافظه برای مدل‌های متنی بزرگ
• 81. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای متن در مقیاس بزرگ
• 82. ایندکس‌گذاری توزیع‌شده برای جستجوی سریع (مانند Lucene, Elasticsearch)
• 83. طراحی معماری پایپلاین‌های پردازش متن موازی
• 84. مدیریت خطا و تحمل پذیری خطا (Fault Tolerance) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 85. تعادل بار (Load Balancing) در خوشه‌های پردازش متن
• 86. تکنیک‌های پروفایلینگ پیشرفته برای کدهای HPC متنی
• 87. استراتژی‌های استقرار (Deployment) مدل‌های بزرگ متنی
• 88. آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 89. تکنیک‌های بهینه‌سازی استنتاج (Inference) مدل‌های LLM (quantization, pruning)
• 90. موازی‌سازی با Sharding و Distillation برای LLMs
• 91. استفاده از مدل‌های Embedding توزیع‌شده (مانند Word2Vec, BERT)
• 92. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A) در مقیاس بزرگ
• 93. کاربردهای HPC در تحلیل احساسات و خلاصه‌سازی متن
• 94. تحلیل داده‌های علمی و پزشکی متنی با استفاده از HPC
• 95. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش متن بزرگ
• 96. آینده محاسبات سطح بالا در پردازش زبان طبیعی
• 97. جمع‌بندی و پروژه‌های عملی (طراحی یک سیستم نمونه)
• 98. **پردازش موازی و توزیع شده متن با استفاده از Dask/Spark.**
• 99. **مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای پردازش متن (Classification, Clustering).**
• 100. **مصورسازی داده‌های متنی و تحلیل اکتشافی داده (EDA) با ابزارهایی مانند Matplotlib و Seaborn.**