اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پایتون برای شبیه‌سازی و مدل‌سازی علمی

249,500 تومان
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 پایتون برای شبیه‌سازی و مدل‌سازی علمی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایتون (Python)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی و مدل‌سازی علمی با پایتون
  • 2. نصب و راه‌اندازی پایتون و کتابخانه‌های علمی
  • 3. آشنایی با آرایه‌های NumPy برای محاسبات عددی
  • 4. عملیات ماتریسی و جبر خطی با NumPy
  • 5. مبانی مصورسازی داده با Matplotlib
  • 6. رسم نمودارهای دو بعدی و سه بعدی علمی
  • 7. مقدمه‌ای بر SciPy و توابع علمی آن
  • 8. حل معادلات دیفرانسیل معمولی با SciPy
  • 9. مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی ساده
  • 10. شبیه‌سازی حرکت پرتابه در میدان گرانشی
  • 11. مدل‌سازی رشد جمعیت با معادلات لجستیک
  • 12. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی تصادفی با NumPy
  • 13. تولید اعداد تصادفی و توزیع‌های احتمالاتی
  • 14. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای محاسبه انتگرال
  • 15. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی و زنجیره‌های مارکوف
  • 16. شبیه‌سازی حرکت براونی با پایتون
  • 17. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده با NetworkX
  • 18. تحلیل خواص شبکه‌های اجتماعی و زیستی
  • 19. شبیه‌سازی انتشار بیماری در یک شبکه
  • 20. مدل‌سازی اپیدمی با مدل SIR
  • 21. مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی با معادلات دیفرانسیل
  • 22. شبیه‌سازی مدار الکتریکی ساده
  • 23. مدل‌سازی نوسان‌گر هماهنگ ساده و میرا
  • 24. مدل‌سازی برهم‌کنش ذرات با قوانین نیوتن
  • 25. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی ساده
  • 26. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی با رویداد گسسته
  • 27. شبیه‌سازی صف و سیستم‌های انتظار
  • 28. مدل‌سازی جریان ترافیک با سلول‌های خودکار
  • 29. مدل‌سازی رشد کریستال با سلول‌های خودکار
  • 30. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی و الگوریتم‌های تکاملی
  • 31. شبیه‌سازی الگوریتم ژنتیک ساده
  • 32. مدل‌سازی رفتار جمعی با عامل‌محور (Agent-Based)
  • 33. شبیه‌سازی دسته‌پرندگان و ازدحام
  • 34. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای مدل‌سازی علمی
  • 35. رگرسیون خطی و چندجمله‌ای با scikit-learn
  • 36. مدل‌سازی داده‌های آزمایشگاهی با برازش منحنی
  • 37. شبیه‌سازی سری‌های زمانی و پیش‌بینی
  • 38. مدل‌سازی داده‌های نویزی و فیلتر کردن
  • 39. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی با PyMC
  • 40. شبیه‌سازی زنجیره مارکوف مونت‌کارلو (MCMC)
  • 41. مدل‌سازی پدیده‌های آب‌وهوایی ساده
  • 42. شبیه‌سازی دینامیک سیالات با روش تفاضل محدود
  • 43. مدل‌سازی انتقال حرارت یک بعدی
  • 44. شبیه‌سازی معادله موج یک بعدی
  • 45. مدل‌سازی پخش آلودگی در هوا
  • 46. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی مالی و اقتصادی
  • 47. شبیه‌سازی قیمت سهام با حرکت براونی هندسی
  • 48. مدل‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری با شبیه‌سازی
  • 49. مدل‌سازی ریسک و ارزش در معرض خطر (VaR)
  • 50. شبیه‌سازی سیستم‌های زیستی و بیوشیمیایی
  • 51. مدل‌سازی سینتیک واکنش‌های شیمیایی
  • 52. شبیه‌سازی شبکه‌های تنظیم ژنی ساده
  • 53. مدل‌سازی دینامیک جمعیت شکار-شکارچی
  • 54. شبیه‌سازی رقابت گونه‌ها با مدل لوتکا-ولترا
  • 55. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی فضایی و GIS در پایتون
  • 56. مدل‌سازی پراکنش گونه‌ها با داده‌های مکانی
  • 57. شبیه‌سازی رشد شهری با مدل‌های سلولی
  • 58. مدل‌سازی مسیریابی و بهینه‌سازی شبکه حمل‌ونقل
  • 59. شبیه‌سازی تخصیص منابع با برنامه‌ریزی خطی
  • 60. مقدمه‌ای بر پردازش موازی برای شبیه‌سازی
  • 61. شتاب‌دهی به شبیه‌سازی با Numba
  • 62. شبیه‌سازی با استفاده از GPU و CuPy
  • 63. مدل‌سازی سیستم‌های کوانتومی ساده
  • 64. شبیه‌سازی کیوبیت و دروازه‌های کوانتومی
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی با معادلات دیفرانسیل جزیی
  • 66. حل عددی معادله لاپلاس با روش تفاضل محدود
  • 67. مدل‌سازی جریان سیال با روش حجم محدود
  • 68. شبیه‌سازی آونگ دوگانه و آشوب
  • 69. مدل‌سازی سیستم‌های غیرخطی و آشوبناک
  • 70. شبیه‌سازی جاذب لورنز
  • 71. مقدمه‌ای بر تحلیل حساسیت در مدل‌ها
  • 72. مدل‌سازی عدم قطعیت و تحلیل مونت‌کارلو
  • 73. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با الگوریتم‌های جستجو
  • 74. مدل‌سازی داده‌های گمشده و درون‌یابی
  • 75. شبیه‌سازی فرآیندهای پواسون
  • 76. مدل‌سازی شکست مواد با روش المان محدود ساده
  • 77. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی رباتیک با پایتون
  • 78. مدل‌سازی سینماتیک ربات ساده
  • 79. شبیه‌سازی کنترل PID برای سیستم دینامیکی
  • 80. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی برای شبیه‌سازی
  • 81. شبیه‌سازی سیستم‌های خودتنظیم با یادگیری تقویتی
  • 82. مدل‌سازی و شبیه‌سازی پروژه نهایی
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: python برنامه نویسی علمی پایتون شبیه سازی عددی شبیه‌سازی علمی محاسبات علمی مدل سازی کامپیوتری مدل‌سازی علمی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.