اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های بیوانفورماتیک ساختاری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های بیوانفورماتیک ساختاری

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بیوانفورماتیک ساختاری
• 2. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
• 3. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب برای HPC
• 4. ساختارهای داده در بیوانفورماتیک
• 5. الگوریتم‌های پایه‌ای بیوانفورماتیک
• 6. مدل‌سازی مولکولی
• 7. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 8. بهینه‌سازی پارامترهای شبیه‌سازی
• 9. تکنیک‌های موازی‌سازی در برنامه‌نویسی
• 10. معماری‌های HPC: CPUها و GPUها
• 11. پردازش موازی با MPI
• 12. پردازش موازی با OpenMP
• 13. برنامه‌نویسی GPU با CUDA
• 14. برنامه‌نویسی GPU با OpenCL
• 15. چالش‌های موازی‌سازی در بیوانفورماتیک
• 16. نوشتن کدهای کارآمد برای پردازش داده‌های بزرگ
• 17. تحلیل عملکرد کد
• 18. پروفایلینگ و بهینه‌سازی زمان اجرا
• 19. مدیریت حافظه در کدهای HPC
• 20. استفاده بهینه از کش
• 21. الگوریتم‌های جستجوی سریع
• 22. ساختارهای داده هَش (Hash Tables)
• 23. درختان جستجوی دودویی (Binary Search Trees)
• 24. هرم‌ها (Heaps)
• 25. کاربرد الگوریتم‌ها در ترازدهی توالی
• 26. ترازدهی دو رشته‌ای (Pairwise Sequence Alignment)
• 27. ترازدهی چندگانه (Multiple Sequence Alignment)
• 28. الگوریتم‌های مرتبط با MSA
• 29. پایگاه‌های داده بیوانفورماتیک
• 30. استخراج و پردازش داده از پایگاه‌های داده
• 31. واسط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (APIs) در بیوانفورماتیک
• 32. پردازش رشته‌ای (String Processing)
• 33. الگوریتم‌های مرتبط با رشته‌ها
• 34. عبارات با قاعده (Regular Expressions)
• 35. استفاده از ابزارهای خط فرمان (Command-Line Tools)
• 36. اسکریپت‌نویسی برای اتوماسیون وظایف
• 37. پایتون برای بیوانفورماتیک
• 38. کتابخانه‌های پایتون برای HPC (NumPy, SciPy)
• 39. کتابخانه‌های پایتون برای بیوانفورماتیک (Biopython)
• 40. مفاهیم زبان C++ برای HPC
• 41. کتابخانه‌های C++ برای بیوانفورماتیک
• 42. کاربرد Rust در HPC
• 43. نوشتن کد قابل حمل (Portable Code)
• 44. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management)
• 45. کامپایلرها و بهینه‌سازی‌های کامپایلری
• 46. کاربرد کتابخانه‌های بهینه‌سازی شده
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 48. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 51. یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 52. معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق
• 53. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 54. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 55. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 56. استفاده از پیش‌-آموزش (Pre-training)
• 57. بهینه‌سازی مدل‌های بیوانفورماتیک با یادگیری ماشین
• 58. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 59. پایگاه‌های داده پروتئینی
• 60. استخراج ویژگی از داده‌های پروتئینی
• 61. طراحی ساختار پروتئین با استفاده از HPC
• 62. پیش‌بینی کنندههای تعامل پروتئین-پروتئین
• 63. شبیه‌سازی برهم‌کنش لیگاند-پروتئین
• 64. نرم‌افزارهای رایج در بیوانفورماتیک ساختاری
• 65. نصب و پیکربندی نرم‌افزارهای HPC
• 66. مدیریت منابع محاسباتی (Job Scheduling)
• 67. محیط‌های محاسباتی توزیع شده (Distributed Computing)
• 68. خوشه‌های محاسباتی (Compute Clusters)
• 69. ابر محاسبات (Cloud Computing) برای بیوانفورماتیک
• 70. امنیت در محیط‌های HPC
• 71. رفع اشکال (Debugging) در کدهای موازی
• 72. تست واحد (Unit Testing) برای کدهای بیوانفورماتیک
• 73. مستندسازی کدهای HPC
• 74. استانداردهای برنامه‌نویسی در HPC
• 75. کارایی الگوریتم‌های مرتب‌سازی (Sorting Algorithms)
• 76. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی
• 77. مدل‌های پردازش موازی متقارن (SMP)
• 78. مدل‌های پردازش موازی ناهمگن (MPP)
• 79. معماری‌های NUMA (Non-Uniform Memory Access)
• 80. حافظه مشترک (Shared Memory)
• 81. حافظه توزیع شده (Distributed Memory)
• 82. گرافیک‌های محاسباتی (Compute Shaders)
• 83. تکنیک‌های کاهش نویز در داده‌ها
• 84. فیلترینگ و پیش‌پردازش داده‌های حجیم
• 85. تجسم داده‌های بیوانفورماتیک ساختاری
• 86. تکنیک‌های بهینه‌سازی محاسبات ریاضی
• 87. کاربرد ماتریس‌ها در بیوانفورماتیک
• 88. جبر خطی موازی
• 89. کتابخانه‌های جبر خطی موازی (BLAS, LAPACK)
• 90. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی در بیوانفورماتیک (اختیاری)
• 91. توسعه ابزارهای سفارشی برای بیوانفورماتیک
• 92. مدل‌سازی آماری در بیوانفورماتیک
• 93. شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
• 94. کاربرد روش‌های نمونه‌گیری (Sampling Methods)
• 95. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 96. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 97. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms)
• 98. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• 99. طراحی آزمایش‌ها (Experimental Design) برای بهینه‌سازی
• 100. مدیریت پروژه در پروژه‌های بیوانفورماتیک HPC