کتاب یادگیری توزیع‌شده بر روی سخت‌افزارهای ناهمگن: رویکردی عملی

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 یادگیری توزیع‌شده بر روی سخت‌افزارهای ناهمگن: رویکردی عملی

موضوع کلی: محاسبات توزیع شده

موضوع میانی: معماری سیستم‌های موازی و توزیع شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده
  • 2. مفاهیم اساسی معماری موازی
  • 3. مفاهیم اساسی معماری توزیع‌شده
  • 4. انواع مدل‌های محاسباتی موازی
  • 5. انواع مدل‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 6. ارتباطات بین فرآیندی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 7. همگام‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 8. مدیریت حافظه در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 9. پردازش موازی مبتنی بر حافظه مشترک
  • 10. پردازش توزیع‌شده مبتنی بر ارسال پیام
  • 11. معماری‌های شبکه برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 12. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 13. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 14. مدل‌های برنامه‌نویسی توزیع‌شده
  • 15. چارچوب‌های برنامه‌نویسی موازی: OpenMP
  • 16. چارچوب‌های برنامه‌نویسی توزیع‌شده: MPI
  • 17. چارچوب‌های برنامه‌نویسی توزیع‌شده: MapReduce
  • 18. یادگیری توزیع‌شده: مفاهیم و چالش‌ها
  • 19. یادگیری موازی: مفاهیم و چالش‌ها
  • 20. توزیع داده در یادگیری ماشین
  • 21. توزیع مدل در یادگیری ماشین
  • 22. یادگیری فدرال: مفاهیم و کاربردها
  • 23. محافظت از حریم خصوصی در یادگیری توزیع‌شده
  • 24. تکنیک‌های کاهش ارتباطات در یادگیری توزیع‌شده
  • 25. بهینه‌سازی یادگیری توزیع‌شده بر روی سخت‌افزارهای ناهمگن
  • 26. مدیریت منابع در سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 27. زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 28. سخت‌افزارهای ناهمگن: GPUها
  • 29. سخت‌افزارهای ناهمگن: FPGAها
  • 30. سخت‌افزارهای ناهمگن: پردازنده‌های تخصصی
  • 31. بهره‌گیری از GPUها در یادگیری توزیع‌شده
  • 32. بهره‌گیری از FPGAها در یادگیری توزیع‌شده
  • 33. بهینه‌سازی کد برای سخت‌افزارهای ناهمگن
  • 34. برنامه‌نویسی ناهمگن با CUDA
  • 35. برنامه‌نویسی ناهمگن با OpenCL
  • 36. مدیریت خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 37. تحمل خطا در یادگیری توزیع‌شده
  • 38. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 39. پایداری در سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 40. امنیت در سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 41. الگوریتم‌های اجماع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 42. الگوریتم‌های اجماع: Paxos
  • 43. الگوریتم‌های اجماع: Raft
  • 44. برنامه‌نویسی همزمان: قفل‌ها و سمفورها
  • 45. برنامه‌نویسی همزمان: متغیرهای شرطی
  • 46. برنامه‌نویسی همزمان: اتمیک‌ها
  • 47. روش‌های نمونه‌برداری در یادگیری توزیع‌شده
  • 48. روش‌های کاهش ابعاد در یادگیری توزیع‌شده
  • 49. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 50. شبکه‌های عصبی توزیع‌شده
  • 51. بهینه‌سازی توزیع‌شده گرادیان
  • 52. بهینه‌سازی توزیع‌شده تصادفی
  • 53. یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 54. یادگیری ماشین با داده‌های بزرگ
  • 55. چالش‌های یادگیری توزیع‌شده در محیط‌های ابری
  • 56. استفاده از کانتینرها در یادگیری توزیع‌شده
  • 57. استفاده از Kubernetes در یادگیری توزیع‌شده
  • 58. ارزیابی عملکرد سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 59. ابزارهای مانیتورینگ سیستم‌های توزیع‌شده
  • 60. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم یادگیری توزیع‌شده
  • 61. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک مدل یادگیری توزیع‌شده
  • 62. مفاهیم اساسی پایگاه‌های داده توزیع‌شده
  • 63. پایگاه‌های داده NoSQL توزیع‌شده
  • 64. مفاهیم اساسی سیستم‌های فایل توزیع‌شده
  • 65. سیستم‌های فایل توزیع‌شده: Hadoop HDFS
  • 66. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده در یادگیری توزیع‌شده
  • 67. تکنیک‌های رمزنگاری داده در یادگیری توزیع‌شده
  • 68. آینده محاسبات توزیع‌شده و یادگیری ماشین

📚 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.