اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی توزیع شده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی توزیع شده

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات در مدل‌سازی توزیع شده
• 2. مبانی برنامه‌نویسی و مروری بر مفاهیم پایه
• 3. آشنایی با انواع داده‌ها و ساختارهای کنترلی
• 4. توابع، ماژول‌ها و برنامه‌نویسی ساخت‌یافته
• 5. مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی شی‌گرا
• 6. آشنایی با سیستم عامل و محیط‌های توسعه
• 7. مبانی شبکه‌های کامپیوتری و ارتباطات
• 8. مقدمه‌ای بر معماری کامپیوتر و پردازنده‌ها
• 9. مروری بر سخت‌افزار و اجزای سیستم
• 10. آشنایی با مفاهیم موازی‌سازی و هم‌روندی
• 11. مدل‌های حافظه اشتراکی و توزیع‌شده
• 12. مقدمه‌ای بر مدل‌های محاسباتی
• 13. نصب و راه‌اندازی محیط‌های HPC
• 14. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی HPC: Fortran, C, C++
• 15. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface)
• 16. ساختارهای داده در MPI: انواع داده و گروه‌ها
• 17. ارسال و دریافت پیام‌های ساده با MPI
• 18. آشنایی با بلوک‌های ارتباطی MPI (Blocking Communication)
• 19. بلوک‌های ارتباطی MPI: کاربردها و مثال‌ها
• 20. آشنایی با بلوک‌های ارتباطی MPI (Non-Blocking Communication)
• 21. بلوک‌های ارتباطی MPI: مزایا و معایب
• 22. آشنایی با MPI و انواع تجمع‌ها (Reductions)
• 23. آشنایی با MPI و ارتباطات جمعی (Collective Communication)
• 24. آشنایی با OpenMP: مقدمه‌ای بر اشتراک حافظه
• 25. دستورالعمل‌های OpenMP برای موازی‌سازی
• 26. همگام‌سازی در OpenMP: قفل‌ها و اتمیک‌ها
• 27. آشنایی با کتابخانه‌های جبر خطی: BLAS, LAPACK
• 28. بهینه‌سازی کد در HPC: پروفایلینگ و تحلیل عملکرد
• 29. اصول طراحی الگوریتم‌های موازی
• 30. شناخت الگوهای طراحی موازی (Parallel Design Patterns)
• 31. آشنایی با مدل‌سازی توزیع‌شده: مفاهیم و رویکردها
• 32. معرفی کتابخانه‌ها و چارچوب‌های مدل‌سازی توزیع‌شده
• 33. آشنایی با پلتفرم‌های ابری و محاسبات ابری (Cloud Computing)
• 34. مدیریت منابع در محیط‌های محاسباتی توزیع‌شده
• 35. سیستم‌های فایل توزیع‌شده: NFS, GlusterFS, Ceph
• 36. مبانی امنیت در محیط‌های HPC و ابر
• 37. اشکال‌زدایی برنامه‌های موازی: ابزارها و تکنیک‌ها
• 38. معرفی کتابخانه‌های HPC برای شبیه‌سازی
• 39. آشنایی با پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) و CUDA
• 40. برنامه‌نویسی GPU: مفاهیم و معماری CUDA
• 41. بهینه‌سازی کد برای GPU: الگوها و تکنیک‌ها
• 42. آشنایی با کتابخانه‌های CUDA: cuBLAS, cuFFT
• 43. مدل‌های اتمی در محاسبات HPC
• 44. آشنایی با الگوریتم‌های تکراری و همگرا
• 45. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی: مثال و پیاده‌سازی
• 46. شبیه‌سازی جریان سیال: مثال و پیاده‌سازی
• 47. مدل‌سازی آب و هوا: مثال و پیاده‌سازی
• 48. آشنایی با داده‌های بزرگ و محاسبات توزیع‌شده
• 49. معرفی چارچوب‌های پردازش داده‌های بزرگ: Hadoop, Spark
• 50. آشنایی با NoSQL و پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 51. پردازش موازی گراف‌ها: الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی
• 52. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 53. مروری بر انواع داده‌های علمی
• 54. آشنایی با NetCDF و HDF5 برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 55. تصویرسازی داده‌های علمی: ابزارها و تکنیک‌ها
• 56. آشنایی با MPI-IO برای ورودی/خروجی موازی
• 57. بهینه‌سازی ورودی/خروجی در برنامه‌های HPC
• 58. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی دسترسی به حافظه
• 59. آشنایی با کتابخانه‌های متراکم‌سازی داده
• 60. آشنایی با سیستم‌های زمان‌بندی (Job Schedulers): Slurm, PBS
• 61. نحوه ارسال و مدیریت job ها در سیستم زمان‌بندی
• 62. مانیتورینگ و مدیریت منابع در HPC
• 63. خطاهای رایج در برنامه‌های موازی و نحوه رفع آن‌ها
• 64. بهبود مقیاس‌پذیری برنامه‌های HPC
• 65. آشنایی با معماری‌های ناهمگن (Heterogeneous Architectures)
• 66. برنامه‌نویسی روی سیستم‌های ناهمگن: OpenCL
• 67. آشنایی با محاسبات کوانتومی و HPC
• 68. مدل‌سازی مبتنی بر اجزا محدود (Finite Element Analysis)
• 69. آشنایی با مدل‌های یادگیری عمیق و HPC
• 70. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق در HPC
• 71. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 72. انتخاب و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 73. کاربرد HPC در تحلیل داده‌های کلان
• 74. کاربرد HPC در بیوانفورماتیک
• 75. کاربرد HPC در انرژی و محیط زیست
• 76. کاربرد HPC در مهندسی مواد
• 77. کاربرد HPC در علوم اعصاب
• 78. بررسی موارد مطالعاتی (Case Studies) در HPC
• 79. مروری بر ابزارها و تکنیک‌های عیب‌یابی پیشرفته
• 80. آشنایی با تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی کد
• 81. مقایسه عملکرد زبان‌های برنامه‌نویسی HPC
• 82. روندها و آینده محاسبات HPC
• 83. آشنایی با مفاهیم امنیت سایبری در HPC
• 84. مدیریت ریسک در پروژه‌های HPC
• 85. نقشه‌برداری از عملکرد (Performance Profiling)
• 86. بهبود زمان اجرا در HPC
• 87. تکنیک‌های پیشرفته موازی‌سازی
• 88. تحلیل سربار (Overhead Analysis) در برنامه‌های موازی
• 89. بهره‌وری انرژی در HPC
• 90. طراحی الگوریتم‌های مقاوم در برابر خطا
• 91. سیستم‌های فایل با تحمل خطا در HPC
• 92. معرفی روش‌های مجازی‌سازی در HPC
• 93. مقایسه و انتخاب سخت‌افزار مناسب برای HPC
• 94. مباحث پیشرفته در OpenMP
• 95. آشنایی با پروتکل‌های ارتباطی پیشرفته در HPC
• 96. نقش هوش مصنوعی در HPC
• 97. آینده کتابخانه‌ها و ابزارهای HPC
• 98. توسعه و نگهداری نرم‌افزارهای HPC
• 99. نکات کلیدی برای نوشتن مقاله در حوزه HPC
• 100. مبانی کار تیمی در پروژه‌های HPC