کتاب یادگیری ماشین و کاهش ابعاد در محاسبات با عملکرد بالا

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

📚 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 ماشین و کاهش ابعاد در محاسبات با عملکرد بالا

موضوع کلی: محاسبات با عملکرد بالا (HPC)

موضوع میانی: HPC و مدلسازی سیستم‌های جبر الگوریتم‌های کاهش ابعاد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای محاسبات با عملکرد بالا (HPC) در پردازش داده‌های حجیم
  • 2. چالش‌های ابعاد بالا (Curse of Dimensionality) در مدل‌سازی‌های علمی و مهندسی
  • 3. آشنایی با الگوریتم‌های کلاسیک کاهش ابعاد خطی و غیرخطی
  • 4. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) در مقیاس وسیع
  • 5. روش‌های کاهش ابعاد مبتنی بر جبر خطی عددی در سیستم‌های موازی
  • 6. پیاده‌سازی موازی الگوریتم‌های کاهش ابعاد با استفاده از MPI و OpenMP
  • 7. کاهش ابعاد غیرخطی و روش‌های استونی (Kernel PCA و Isomap) در بسترهای توزیع‌شده
  • 8. مدل‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر برای پردازش داده‌های با ابعاد بالا
  • 9. کاهش ابعاد مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق و خودرمزگذارها (Autoencoders) در HPC
  • 10. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU) در محاسبات موازی یادگیری ماشین
  • 11. روش‌های کاهش ابعاد مبتنی بر تنسورها (Tensor Decompositions) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 12. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA) و تجزیه فاکتورهای ماتریسی در بستر کلاستر
  • 13. کاهش ابعاد مبتنی بر گراف و روش‌های جاسازی شبکه (Graph Embedding) موازی
  • 14. روش‌های کاهش ابعاد تصادفی (Randomized Projections) برای پردازش جریان‌های داده سنگین
  • 15. مدیریت حافظه توزیع‌شده و بهینه‌سازی پهنای باند در الگوریتم‌های کاهش ابعاد موازی
  • 16. تنظیم پارامترها و اعتبارسنجی مدل‌های کاهش ابعاد در سیستم‌های کلاستر بزرگ
  • 17. پایش عملکرد، بنچمارک‌گیری و تحلیل مقیاس‌پذیری (Scalability) الگوریتم‌ها در HPC
  • 18. یکپارچه‌سازی پلتفرم‌های یادگیری ماشین (مانند PyTorch و Scikit-Learn) با زیرساخت‌های HPC
  • 19. بررسی نمونه‌های موردی در شبیه‌سازی‌های فیزیکی، جوی و بیوانفورماتیک با ابعاد بالا
  • 20. پروژه جامع: پیاده‌سازی، بهینه‌سازی و اجرای یک الگوریتم مقیاس‌پذیر کاهش ابعاد در یک کلاستر HPC

📚 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.