🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های علمی در یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه به پردازش داده‌های علمی
• 2. مقدمه به یادگیری عمیق
• 3. مقدمه به محاسبات سطح بالا (HPC)
• 4. چالش‌های پردازش داده‌های علمی در مقیاس بزرگ
• 5. نقش یادگیری عمیق در علوم
• 6. اصول اولیه برنامه‌نویسی برای HPC
• 7. انواع معماری‌های HPC
• 8. حافظه در سیستم‌های HPC
• 9. پهنای باند حافظه و گلوگاه‌ها
• 10. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در HPC
• 11. مبانی یادگیری ماشین
• 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 13. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 14. انواع شبکه‌های عصبی
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 18. یادگیری عمیق برای داده‌های ساختاریافته
• 19. یادگیری عمیق برای داده‌های بدون ساختار
• 20. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 21. پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیری عمیق
• 22. بینایی ماشین با یادگیری عمیق
• 23. یادگیری عمیق در فیزیک
• 24. یادگیری عمیق در شیمی
• 25. یادگیری عمیق در زیست‌شناسی
• 26. یادگیری عمیق در علوم زمین
• 27. یادگیری عمیق در نجوم
• 28. یادگیری عمیق در مهندسی
• 29. مبانی بهینه‌سازی الگوریتم
• 30. پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌ها
• 31. نمادگذاری O بزرگ (Big O Notation)
• 32. تکنیک‌های بهینه‌سازی الگوریتم
• 33. تقسیم و حل (Divide and Conquer)
• 34. برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
• 35. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
• 36. بهینه‌سازی تصادفی (Randomized Optimization)
• 37. شبیه‌سازی تبرید (Simulated Annealing)
• 38. الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms)
• 39. اصول موازی‌سازی
• 40. انواع موازی‌سازی (داده‌ای، وظیفه‌ای)
• 41. مدل برنامه‌نویسی MPI (Message Passing Interface)
• 42. مفاهیم اولیه MPI
• 43. ارسال و دریافت پیام در MPI
• 44. عملیات جمعی در MPI
• 45. مدل برنامه‌نویسی OpenMP
• 46. دستورالعمل‌های OpenMP
• 47. دستورالعمل‌های موازی‌سازی در OpenMP
• 48. همگام‌سازی در OpenMP
• 49. مدل برنامه‌نویسی CUDA
• 50. مفاهیم اولیه CUDA
• 51. هسته‌های CUDA (CUDA Kernels)
• 52. مدیریت حافظه در CUDA
• 53. همگام‌سازی در CUDA
• 54. انواع شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 55. GPUها برای HPC
• 56. FPGAها برای HPC
• 57. ASICها برای HPC
• 58. آرایه پردازنده‌ها (Tensor Processing Units - TPUs)
• 59. چالش‌های برنامه‌نویسی موازی
• 60. موازنه بار (Load Balancing)
• 61. مخابرات (Communication)
• 62. سینکرونیزاسیون (Synchronization)
• 63. نقص در پردازش موازی
• 64. اشکال‌زدایی در برنامه‌های موازی
• 65. پروفایلینگ (Profiling) برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 66. ابزارهای پروفایلینگ HPC
• 67. بهینه‌سازی کد برای سخت‌افزار خاص
• 68. بهینه‌سازی استفاده از حافظه پنهان (Cache Optimization)
• 69. بردارسازی (Vectorization)
• 70. دستورالعمل‌های SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
• 71. بهینه‌سازی حلقه (Loop Optimization)
• 72. تبدیل حلقه (Loop Transformation)
• 73. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه
• 74. موازی‌سازی داده‌ها در لبه (Data Parallelism at the Edge)
• 75. توزیع مدل‌های یادگیری عمیق
• 76. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 77. یادگیری مشترک (Collaborative Learning)
• 78. محاسبات روی داده‌های رمزگذاری شده (Homomorphic Encryption)
• 79. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در HPC
• 80. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
• 81. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی HPC
• 82. پردازش جریان داده (Stream Data Processing)
• 83. الگوریتم‌های پردازش داده‌های علمی در زمان واقعی
• 84. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصویر علمی
• 85. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش سیگنال علمی
• 86. بهینه‌سازی الگوریتم‌های شبیه‌سازی علمی
• 87. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در داده‌های علمی
• 88. تکنیک‌های NMF (Non-negative Matrix Factorization)
• 89. تکنیک‌های PCA (Principal Component Analysis)
• 90. استخراج ویژگی (Feature Extraction) با یادگیری عمیق
• 91. یادگیری نمایش (Representation Learning)
• 92. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در HPC
• 93. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 94. مدل‌های پیش‌بینی و شبیه‌سازی در علوم
• 95. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری عمیق
• 96. جستجوی ابرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
• 97. الگوریتم‌های جستجوی ابرپارامتر (Grid Search, Random Search)
• 98. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 99. یادگیری کوانتومی (Quantum Learning) و HPC
• 100. شبکه‌های عصبی کوانتومی (Quantum Neural Networks)

بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده‌های علمی در یادگیری عمیق: دوره‌ای تحول‌آفرین