اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی الگوریتم‌های ژنتیک برای حجم داده بالا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های ژنتیک برای حجم داده بالا

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه نویسی و مفاهیم اولیه
• 2. آشنایی با زبان برنامه نویسی (انتخاب زبان مناسب HPC)
• 3. نصب و پیکربندی محیط برنامه نویسی
• 4. ساختار داده ها و الگوریتم ها (مروری کلی)
• 5. مروری بر مفاهیم پیچیدگی زمانی و فضایی
• 6. مقدمه ای بر بهینه سازی کد
• 7. مبانی معماری کامپیوتر و پردازش موازی
• 8. آشنایی با واحدهای پردازشی (CPU، GPU)
• 9. مروری بر سیستم عامل های لینوکس و HPC
• 10. دستورات اساسی خط فرمان لینوکس
• 11. مدیریت فایل ها و دایرکتوری ها در لینوکس
• 12. مبانی شبکه و ارتباط بین ماشین ها
• 13. مقدمه ای بر MPI (Message Passing Interface)
• 14. مقدمه ای بر OpenMP (Open Multi-Processing)
• 15. آشنایی با ابزارهای پروفایلینگ
• 16. نصب و استفاده از پروفایلرها (gprof, perf)
• 17. شناسایی گلوگاه های کد
• 18. اصول اولیه بهینه سازی حافظه
• 19. بهینه سازی حلقه ها و دستورات شرطی
• 20. بهینه سازی استفاده از حافظه کش
• 21. مبانی الگوریتم های ژنتیک
• 22. مقدمه ای بر الگوریتم های ژنتیک (GA)
• 23. اصول اولیه GA: کروموزوم، جمعیت، تابع برازندگی
• 24. انتخاب، تقاطع (Crossover) و جهش (Mutation)
• 25. انواع مختلف انتخاب (انتخاب چرخ رولت، تورنمنت)
• 26. انواع مختلف تقاطع (تک نقطه ای، چند نقطه ای)
• 27. انواع مختلف جهش (جهش یکنواخت، جهش غیر یکنواخت)
• 28. تنظیم پارامترهای GA (اندازه جمعیت، نرخ جهش)
• 29. تابع برازندگی و طراحی آن
• 30. پیاده سازی ساده GA در زبان انتخابی
• 31. ارزیابی و تحلیل نتایج GA
• 32. بهینه سازی GA برای مسائل مختلف
• 33. GA برای مسائل بهینه سازی پیوسته
• 34. GA برای مسائل بهینه سازی گسسته
• 35. GA برای مسائل چند هدفه
• 36. GA و مسائل محدودیت دار
• 37. بهینه سازی الگوریتم های ژنتیک برای داده های بزرگ
• 38. چالش های محاسباتی داده های بزرگ
• 39. معرفی خوشه های محاسباتی
• 40. استفاده از کتابخانه های HPC (BLAS, LAPACK)
• 41. پارالل سازی GA با MPI
• 42. پارالل سازی GA با OpenMP
• 43. ترکیب MPI و OpenMP
• 44. بهینه سازی ارتباطات در MPI
• 45. استفاده از ساختارهای داده توزیع شده
• 46. مدیریت حافظه توزیع شده
• 47. مقیاس پذیری GA
• 48. بهینه سازی تابع برازندگی برای داده های بزرگ
• 49. استراتژی های کاهش زمان اجرا
• 50. استفاده از تکنیک های موازی سازی ناهمزمان
• 51. استفاده از GPU برای شتاب دهی GA
• 52. مبانی برنامه نویسی CUDA
• 53. پیاده سازی GA بر روی GPU
• 54. بهینه سازی عملکرد GPU
• 55. استفاده از کتابخانه های GPU برای GA
• 56. آشنایی با معماری های GPU مختلف
• 57. بهینه سازی حافظه GPU
• 58. ترکیب CPU و GPU در GA
• 59. استفاده از تکنیک های ذخیره سازی داده
• 60. کاربردها و موارد پیشرفته
• 61. کاربردهای GA در زمینه های مختلف (علوم، مهندسی، ...)
• 62. GA برای یادگیری ماشین (انتخاب ویژگی، بهینه سازی شبکه عصبی)
• 63. GA برای بهینه سازی کلان داده (Big Data)
• 64. تجسم داده ها و تحلیل نتایج GA
• 65. آشنایی با چارچوب های GA (DEAP, PyGAD)
• 66. مقایسه و ارزیابی چارچوب های مختلف GA
• 67. انتخاب چارچوب مناسب برای پروژه
• 68. بهینه سازی خودکار پارامترهای GA (AutoML)
• 69. استفاده از الگوریتم های تکاملی چند هدفه
• 70. آشنایی با الگوریتم های ژنتیک رقابتی
• 71. بهینه سازی ترکیبی با GA (GA + سایر الگوریتم ها)
• 72. تکنیک های کاهش ابعاد داده
• 73. مدل سازی و شبیه سازی
• 74. ارزیابی عملکرد و اعتبارسنجی
• 75. بررسی مطالعات موردی
• 76. آنالیز حساسیت پارامترها
• 77. بهینه سازی مصرف انرژی در HPC
• 78. مدیریت خطا و تحمل پذیری
• 79. امنیت در محاسبات HPC
• 80. آینده الگوریتم های ژنتیک و HPC
• 81. ارائه و انتشار نتایج
• 82. بهترین شیوه ها در برنامه نویسی HPC
• 83. تست و اشکال زدایی کد
• 84. مستندسازی کد
• 85. ابزارها و کتابخانه های کاربردی
• 86. پروفایلینگ پیشرفته و بهینه سازی کد
• 87. آشنایی با سیستم های فایل توزیع شده (HDFS)
• 88. بهره برداری از سیستم های ذخیره سازی موازی
• 89. مدیریت Job ها در HPC
• 90. مبانی Docker و استفاده در HPC
• 91. استفاده از کانتینرها برای اجرای GA
• 92. پایپ لاین های CI/CD در پروژه های HPC
• 93. اتوماسیون فرایندها
• 94. نقش هوش مصنوعی در HPC
• 95. اخلاق در محاسبات HPC
• 96. آشنایی با ابر رایانش و سرویس های ابری
• 97. مقایسه پلتفرم های ابری (AWS, Azure, GCP)
• 98. استقرار GA در محیط های ابری
• 99. هزینه های محاسباتی و بهینه سازی بودجه
• 100. آشنایی با یادگیری تقویتی و ارتباط با GA