اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی سیستم‌ها

249,500 تومان
دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی سیستم‌ها دوره جامع «مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی سیستم‌ها»: دروازه‌ای به دنیای محاسبات سطح بالا (HPC) قدرت ابرکامپیوترها را در دستان خود بگیرید! آیا تا به حال ب...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی سیستم‌ها

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سیستم‌ها
  • 2. چرایی نیاز به مدل‌سازی: از توصیف تا پیش‌بینی
  • 3. انواع مدل‌های سیستم: از تحلیلی تا شبیه‌سازی
  • 4. مقدمه‌ای بر محاسبات و نقش آن در مدل‌سازی
  • 5. چالش‌های محاسباتی در مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 6. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا (HPC)
  • 7. دلایل نیاز به HPC در علم و مهندسی
  • 8. مفاهیم کلیدی HPC: سرعت، مقیاس‌پذیری، موازی‌سازی
  • 9. تاریخچه و تکامل HPC
  • 10. اکوسیستم HPC: سخت‌افزار، نرم‌افزار و کاربران
  • 11. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی رایج در HPC (پایتون/C++)
  • 12. اصول برنامه‌نویسی بهینه برای کارایی
  • 13. مدیریت حافظه در برنامه‌نویسی کارا
  • 14. ساختارهای داده بنیادی و اهمیت آن‌ها در HPC
  • 15. آرایه‌ها و ماتریس‌ها: ستون فقرات داده در مدل‌سازی
  • 16. اشاره‌گرها و ارجاعات در C++ برای کنترل حافظه
  • 17. توابع و زیربرنامه‌ها برای ماژولار کردن کد
  • 18. مدیریت خطا و اشکال‌زدایی در کد HPC
  • 19. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد و مزایای آن‌ها
  • 20. اصول نوشتن کد خوانا و قابل نگهداری
  • 21. مبانی معماری کامپیوتر: CPU و حافظه
  • 22. سلسله مراتب حافظه: ثبات‌ها، کش‌ها، RAM
  • 23. اثر کش (Cache Locality) و بهینه‌سازی دسترسی به حافظه
  • 24. پهنای باند حافظه و تأثیر آن بر کارایی
  • 25. معماری پردازنده‌های چند هسته‌ای (Multi-core CPUs)
  • 26. پردازش موازی در سطح دستورالعمل (ILP)
  • 27. واحدهای پردازش برداری (SIMD/AVX)
  • 28. مقدمه‌ای بر واحدهای پردازش گرافیکی (GPUs)
  • 29. معماری داخلی GPU و هسته‌های CUDA/OpenCL
  • 30. حافظه GPU: Global, Shared, Constant
  • 31. مزایا و معایب GPU در محاسبات علمی
  • 32. شبکه‌های اتصال داخلی (Interconnects) در خوشه‌ها
  • 33. توپولوژی‌های شبکه: از گذرگاه تا توروس
  • 34. سیستم‌های ذخیره‌سازی موازی (Parallel File Systems)
  • 35. ورودی/خروجی (I/O) با کارایی بالا
  • 36. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی موازی
  • 37. مفاهیم موازی‌سازی: وظیفه و داده
  • 38. قانون امدال (Amdahl's Law) و قانون گوستافسون (Gustafson's Law)
  • 39. معماری‌های حافظه مشترک (Shared Memory Architectures)
  • 40. OpenMP: مبانی و دستورالعمل‌ها
  • 41. موازی‌سازی حلقه‌ها با OpenMP
  • 42. همگام‌سازی و بخش‌های بحرانی در OpenMP
  • 43. زمان‌بندی (Scheduling) در OpenMP
  • 44. معماری‌های حافظه توزیع‌شده (Distributed Memory Architectures)
  • 45. MPI: مبانی و توابع اولیه (MPI_Init, MPI_Finalize, MPI_Comm_rank, MPI_Comm_size)
  • 46. ارتباطات نقطه‌به‌نقطه (Point-to-Point Communications) در MPI
  • 47. ارتباطات جمعی (Collective Communications) در MPI (MPI_Bcast, MPI_Reduce)
  • 48. انواع داده سفارشی در MPI
  • 49. ارتباطات غیرهم‌زمان در MPI
  • 50. برنامه‌نویسی ترکیبی MPI و OpenMP
  • 51. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی GPU با CUDA
  • 52. هسته‌ها و بلوک‌ها در CUDA
  • 53. مدیریت حافظه در CUDA
  • 54. بهینه‌سازی هسته‌های CUDA
  • 55. OpenCL: یک جایگزین برای CUDA
  • 56. Pthreads برای موازی‌سازی در لینوکس (مقدماتی)
  • 57. مفاهیم موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 58. مفاهیم موازی‌سازی وظیفه (Task Parallelism)
  • 59. الگوهای طراحی موازی (Parallel Design Patterns)
  • 60. اهمیت اندازه‌گیری و تحلیل عملکرد
  • 61. معیارهای عملکرد: فلوپس، زمان، شتاب
  • 62. ابزارهای پروفایلینگ: Gprof, Valgrind, Intel VTune
  • 63. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد (Bottlenecks)
  • 64. بهینه‌سازی کامپایلر و پرچم‌های آن
  • 65. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه کش
  • 66. برداری‌سازی (Vectorization) و استفاده از دستورالعمل‌های SIMD
  • 67. حذف سربار (Overhead) در کد موازی
  • 68. تعادل بار (Load Balancing) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 69. کاهش ارتباطات در MPI
  • 70. تکنیک‌های کاهش همگام‌سازی
  • 71. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای موازی‌سازی
  • 72. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌شده (BLAS, LAPACK)
  • 73. تحلیل مقیاس‌پذیری برنامه‌های موازی
  • 74. گزارش‌دهی و تفسیر نتایج عملکرد
  • 75. مقدمه‌ای بر روش‌های عددی در مدل‌سازی
  • 76. حل دستگاه معادلات خطی: مستقیم و تکراری
  • 77. تبدیل فوریه سریع (FFT) و کاربردهای آن
  • 78. حل معادلات دیفرانسیل معمولی (ODEs)
  • 79. حل معادلات دیفرانسیل جزئی (PDEs)
  • 80. شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
  • 81. استفاده از کتابخانه‌های علمی در پایتون (NumPy, SciPy)
  • 82. کتابخانه‌های HPC برای جبر خطی (BLAS, LAPACK, ScaLAPACK)
  • 83. کتابخانه‌های حل‌کننده معادلات دیفرانسیل (PETSc, Trilinos)
  • 84. کتابخانه‌های موازی برای تبدیل فوریه
  • 85. مدیریت و زمان‌بندی کارها در خوشه‌ها (Slurm, PBS)
  • 86. محیط‌های توسعه HPC: کامپایلرها، لینک‌کننده‌ها
  • 87. سیستم‌های فایل موازی (Lustre, GPFS)
  • 88. کانتینرهای نرم‌افزاری برای HPC (Docker, Singularity)
  • 89. اشکال‌زدایی (Debugging) برنامه‌های موازی
  • 90. نظارت بر منابع سیستم (Monitoring)
  • 91. مجازی‌سازی در HPC: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 92. امنیت در خوشه‌های HPC
  • 93. مدیریت داده در محیط‌های HPC
  • 94. اتوماسیون و اسکریپت‌نویسی برای وظایف HPC
  • 95. شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی (مثال: دینامیک سیالات محاسباتی CFD)
  • 96. مدل‌سازی سیستم‌های زیستی (مثال: شبیه‌سازی پروتئین‌ها)
  • 97. مدل‌سازی سیستم‌های اقتصادی و مالی
  • 98. کاربرد HPC در علوم زمین و آب و هوا
  • 99. کاربرد HPC در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (مقدماتی)
  • 100. چالش‌ها و فرصت‌های HPC در مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: High-Performance Computing HPC آموزش برنامه نویسی برنامه نویسی برنامه نویسی HPC برنامه نویسی سیستم دوره محاسبات سیستم های محاسباتی سیستم های مدل سازی محاسبات محاسبات پیشرفته محاسبات سطح بالا مدل سازی سیستم ها مدل سازی کامپیوتری مقدمه ای بر محاسبات

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.