اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی زیستی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی زیستی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی زیستی و HPC
• 2. مروری بر مفاهیم پایه برنامه نویسی
• 3. آشنایی با زبان‌های برنامه نویسی HPC (مانند C/C++, Fortran)
• 4. محیط‌های توسعه و ابزارهای مورد نیاز
• 5. آشنایی با سیستم عامل‌های HPC (لینوکس)
• 6. مدیریت فایل‌ها و دایرکتوری‌ها در HPC
• 7. دستورات پایه ترمینال و اسکریپت‌نویسی
• 8. آشنایی با مفاهیم موازی‌سازی
• 9. آشنایی با معماری‌های موازی (SIMD, MIMD)
• 10. معرفی کتابخانه‌های HPC (MPI, OpenMP)
• 11. نصب و راه‌اندازی MPI و OpenMP
• 12. مفاهیم اولیه MPI: ارسال و دریافت پیام
• 13. برنامه‌نویسی MPI: جمع، ضرب و سایر عملیات
• 14. مفاهیم اولیه OpenMP: دستورات موازی‌سازی
• 15. برنامه‌نویسی OpenMP: اشتراک داده‌ها و همگام‌سازی
• 16. مقایسه MPI و OpenMP
• 17. آشنایی با مفاهیم حافظه مشترک و توزیع‌شده
• 18. بهینه‌سازی کدهای سریال (Serial code optimization)
• 19. پروفایل‌گیری و اندازه‌گیری کارایی کد
• 20. ابزارهای پروفایل‌گیری (gprof, perf)
• 21. بهینه‌سازی حلقه‌ها و ساختارهای داده
• 22. معرفی ساختمان داده‌ها برای HPC
• 23. پیاده‌سازی ساختمان داده‌های موازی
• 24. آشنایی با الگوریتم‌های موازی
• 25. بهینه‌سازی الگوریتم‌های محاسباتی
• 26. معرفی مدل‌های شبیه‌سازی زیستی
• 27. انواع مدل‌سازی زیستی (مولکولی، سلولی، ارگانی)
• 28. معرفی ابزارهای شبیه‌سازی زیستی (GROMACS, AMBER)
• 29. نصب و راه‌اندازی ابزارهای شبیه‌سازی
• 30. فرمت‌های ورودی و خروجی شبیه‌سازی
• 31. مفاهیم اساسی دینامیک مولکولی (MD)
• 32. تولید فایل‌های ورودی MD
• 33. آنالیز نتایج شبیه‌سازی MD
• 34. مفاهیم اساسی دینامیک سلولی
• 35. مدل‌سازی سلول‌های زنده
• 36. معرفی مدل‌سازی شبکه‌های ژنی (Gene regulatory networks)
• 37. مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی پیچیده
• 38. استفاده از HPC برای شبیه‌سازی‌های بزرگ مقیاس
• 39. بهینه‌سازی پارامترهای شبیه‌سازی
• 40. بهینه‌سازی کد برای GPU
• 41. آشنایی با CUDA و OpenCL
• 42. برنامه‌نویسی GPU برای شبیه‌سازی‌های زیستی
• 43. بهره‌وری از GPU در محاسبات موازی
• 44. استفاده از کتابخانه‌های GPU (CUBLAS, cuFFT)
• 45. استفاده از حافظه GPU
• 46. انتقال داده‌ها بین CPU و GPU
• 47. بهینه‌سازی کارایی GPU
• 48. مدیریت منابع محاسباتی (Job scheduling)
• 49. سیستم‌های مدیریت صف (SLURM, PBS)
• 50. ارسال و مدیریت jobها در HPC
• 51. بهینه‌سازی I/O
• 52. استفاده از سیستم‌های فایل توزیع‌شده (GPFS, Lustre)
• 53. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن داده‌ها
• 54. آشنایی با شبکه‌های HPC (InfiniBand, Ethernet)
• 55. بهینه‌سازی ارتباطات بین پردازشگرها
• 56. عیب‌یابی در شبیه‌سازی‌های موازی
• 57. شناسایی و رفع bottlenecks
• 58. تحلیل خطاها و مشکلات رایج
• 59. اعتبارسنجی و تأیید صحت نتایج
• 60. استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین در شبیه‌سازی زیستی
• 61. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها
• 62. کاربرد شبکه‌های عصبی در شبیه‌سازی
• 63. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
• 64. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای HPC
• 65. آشنایی با تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
• 66. تجسم داده‌های شبیه‌سازی
• 67. استفاده از ابزارهای تجسم داده‌ها (ParaView, VMD)
• 68. آنالیز آماری داده‌های شبیه‌سازی
• 69. تکنیک‌های پیشرفته آنالیز داده‌ها
• 70. معرفی روش‌های اندازه‌گیری صحت مدل
• 71. بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 72. استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
• 73. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 74. معرفی مدل‌سازی چندمقیاسی
• 75. شبیه‌سازی‌های چندمقیاسی در زیست‌شناسی
• 76. ترکیب روش‌های شبیه‌سازی مختلف
• 77. بهینه‌سازی مدل‌های مبتنی بر agent
• 78. آشنایی با شبیه‌سازی مونت‌کارلو
• 79. استفاده از روش‌های مونت‌کارلو در شبیه‌سازی زیستی
• 80. بهینه‌سازی کد مونت‌کارلو برای HPC
• 81. معرفی تکنیک‌های پیشرفته موازی‌سازی
• 82. مدل‌های موازی ناهمزمان
• 83. بهینه‌سازی شبیه‌سازی‌های ناهمزمان
• 84. آشنایی با روش‌های تکرار شبیه‌سازی (reproduction simulation)
• 85. بهینه‌سازی و سرعت بخشیدن به تکرار شبیه‌سازی
• 86. معرفی روش‌های کاهش نویز در شبیه‌سازی
• 87. بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی با استفاده از روش‌های hybrid
• 88. آشنایی با روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 89. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده
• 90. آشنایی با روش‌های پیش‌بینی خطا
• 91. بهینه‌سازی کد برای معماری‌های جدید
• 92. آشنایی با نسل‌های بعدی پردازنده‌ها
• 93. تحلیل و تفسیر نتایج شبیه‌سازی
• 94. ارائه نتایج و نوشتن مقالات علمی
• 95. آینده‌ی شبیه‌سازی زیستی و HPC
• 96. موضوعات تحقیقاتی در HPC و بیولوژی
• 97. ابزارهای نوین در شبیه‌سازی زیستی
• 98. چالش‌های پیش رو در شبیه‌سازی‌های زیستی
• 99. تحلیل عملکرد و پروفایل‌سازی کد در محیط‌های HPC
• 100. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای کالیبراسیون و تحلیل حساسیت مدل‌های زیستی