اکسپرس 24
کتاب کاهش ابعاد غیرخطی با روش‌های موازی در HPC

کتاب کاهش ابعاد غیرخطی با روش‌های موازی در HPC

تگ‌ها: HPC الگوریتم کاهش ابعاد بهینه‌سازی HPC پردازش موازی جبر محاسباتی کاهش ابعاد کاهش ابعاد غیرخطی محاسبات موازی مدلسازی سیستم‌ها

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاهش ابعاد غیرخطی با روش‌های موازی در HPC

موضوع کلی: محاسبات با عملکرد بالا (HPC)

موضوع میانی: HPC و مدلسازی سیستم‌های جبر الگوریتم‌های کاهش ابعاد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا
  • 2. معماری‌های موازی: انواع و کاربردها
  • 3. مفاهیم اساسی کاهش ابعاد
  • 4. روش‌های کلاسیک کاهش ابعاد: PCA و SVD
  • 5. روش‌های غیرخطری کاهش ابعاد: مقدمه و بررسی
  • 6. تخمین چگالی کرنل و کاربرد آن در کاهش ابعاد
  • 7. نرم‌افزار خودسازمان‌دهنده (SOM) و کاربردهای آن
  • 8. روش‌های تفرق‌کننده (Manifold Learning)
  • 9. نرم‌افزار تفرق‌کننده همسایگی محلی (LLE)
  • 10. نرم‌افزار ایزومپ (Isomap) و کاربردهای آن
  • 11. نرم‌افزار LBP برای کاهش ابعاد
  • 12. روش‌های کاهش ابعاد مبتنی بر گراف
  • 13. یادگیری عمیق و کاهش ابعاد: اتوانکودرها
  • 14. اتوانکودرهای پراکنده (Sparse Autoencoders)
  • 15. اتوانکودرهای واریانسی (Variational Autoencoders)
  • 16. کاهش ابعاد با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 17. بهینه‌سازی موازی الگوریتم‌های کاهش ابعاد
  • 18. توزیع محاسبات PCA در محیط‌های موازی
  • 19. توزیع محاسبات SVD در محیط‌های موازی
  • 20. موازی‌سازی الگوریتم‌های SOM
  • 21. موازی‌سازی الگوریتم‌های تفرق‌کننده
  • 22. استفاده از MPI برای موازی‌سازی کاهش ابعاد
  • 23. استفاده از OpenMP برای موازی‌سازی کاهش ابعاد
  • 24. استفاده از CUDA/OpenCL برای کاهش ابعاد در GPU
  • 25. بررسی عملکرد الگوریتم‌های موازی کاهش ابعاد
  • 26. مقایسه عملکرد PCA موازی با PCA ترتیبی
  • 27. مقایسه عملکرد SVD موازی با SVD ترتیبی
  • 28. مقایسه عملکرد SOM موازی با SOM ترتیبی
  • 29. مقایسه عملکرد LLE موازی با LLE ترتیبی
  • 30. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های موازی کاهش ابعاد
  • 31. تحلیل سربار ارتباطی در محاسبات موازی کاهش ابعاد
  • 32. بهینه‌سازی ارتباطات در الگوریتم‌های موازی کاهش ابعاد
  • 33. استفاده از کتابخانه‌های موازی برای کاهش ابعاد
  • 34. کتابخانه PETSc برای محاسبات موازی
  • 35. کتابخانه Trilinos برای محاسبات موازی
  • 36. کتابخانه Scikit-learn برای کاهش ابعاد
  • 37. کاهش ابعاد در داده‌های بزرگ
  • 38. چالش‌های محاسباتی در کاهش ابعاد داده‌های بزرگ
  • 39. روش‌های نمونه‌برداری برای کاهش ابعاد داده‌های بزرگ
  • 40. استفاده از روش‌های تقریبی در کاهش ابعاد داده‌های بزرگ
  • 41. کاربردهای کاهش ابعاد در تحلیل داده‌ها
  • 42. کاهش ابعاد در پردازش تصویر
  • 43. کاهش ابعاد در پردازش سیگنال
  • 44. کاهش ابعاد در داده‌کاوی
  • 45. کاهش ابعاد در بیوانفورماتیک
  • 46. کاهش ابعاد در تشخیص الگو
  • 47. کاهش ابعاد در یادگیری ماشین
  • 48. ارزیابی کیفیت کاهش ابعاد
  • 49. معیارهای ارزیابی کاهش ابعاد
  • 50. تاثیر کاهش ابعاد بر عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 51. انتخاب روش مناسب کاهش ابعاد
  • 52. ملاحظات مربوط به انتخاب روش کاهش ابعاد
  • 53. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای کاهش ابعاد
  • 54. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 55. مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 56. حذف داده‌های پرت
  • 57. تحلیل حساسیت الگوریتم‌های کاهش ابعاد
  • 58. تاثیر پارامترها بر عملکرد الگوریتم‌های کاهش ابعاد
  • 59. روش‌های تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های کاهش ابعاد
  • 60. کاهش ابعاد و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 61. روش‌های حفظ حریم خصوصی در کاهش ابعاد
  • 62. کاهش ابعاد و امنیت داده‌ها
  • 63. روش‌های افزایش امنیت در کاهش ابعاد
  • 64. آینده پژوهی در کاهش ابعاد غیرخطی با روش‌های موازی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.