اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی الگوریتم‌های مسیریابی و بهینه‌سازی روی گراف‌ها

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 الگوریتم‌های مسیریابی و بهینه‌سازی روی گراف‌ها

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های گراف (Graph Models)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر گراف‌ها و کاربردهای آن‌ها در مسیریابی و بهینه‌سازی
  • 2. انواع گراف‌ها: جهت‌دار، غیر جهت‌دار، وزن‌دار، بدون وزن
  • 3. نمایش گراف در کامپیوتر: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
  • 4. مرور مفاهیم پایه: راس، یال، مسیر، گراف متصل و ناپیوسته
  • 5. الگوریتم جستجوی عمق اول (DFS) و کاربردهای آن در مسیریابی
  • 6. الگوریتم جستجوی سطح اول (BFS) و کاربردهای آن در مسیریابی
  • 7. الگوریتم Dijkstra برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر
  • 8. الگوریتم Bellman-Ford برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر (با یال‌های منفی)
  • 9. الگوریتم Floyd-Warshall برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین تمام زوج راس‌ها
  • 10. مسیریابی در گراف‌های جهت‌دار
  • 11. مسیریابی در گراف‌های وزن‌دار با استفاده از صف اولویت
  • 12. مسیریابی با محدودیت‌ها: یافتن مسیر با طول مشخص
  • 13. مسیریابی با استفاده از الگوریتم A*
  • 14. الگوریتم A* و توابع هیوریستیک
  • 15. بهینه‌سازی مسیر با استفاده از برنامه‌ریزی پویا
  • 16. مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP) و الگوریتم‌های حل آن
  • 17. مسئله کمینه درخت پوشا (Minimum Spanning Tree)
  • 18. الگوریتم Prim برای یافتن کمینه درخت پوشا
  • 19. الگوریتم Kruskal برای یافتن کمینه درخت پوشا
  • 20. مسئله جریان بیشینه (Maximum Flow)
  • 21. الگوریتم Ford-Fulkerson برای یافتن جریان بیشینه
  • 22. کاربرد جریان بیشینه در مسائل مسیریابی و بهینه‌سازی
  • 23. مسئله برش کمینه (Minimum Cut) و ارتباط آن با جریان بیشینه
  • 24. الگوریتم‌های تقریبی برای مسائل NP-hard در گراف‌ها
  • 25. کاربرد الگوریتم‌های گراف در شبکه‌های حمل و نقل
  • 26. کاربرد الگوریتم‌های گراف در شبکه‌های اجتماعی
  • 27. کاربرد الگوریتم‌های گراف در شبکه‌های کامپیوتری
  • 28. مسائل مسیریابی چند هدفه
  • 29. مسیریابی با در نظر گرفتن ترافیک و ازدحام
  • 30. مسیریابی در شبکه‌های پویا
  • 31. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مسیریابی سلسله مراتبی
  • 32. بهینه‌سازی مسیر با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 33. استفاده از الگوریتم‌های گراف در تحلیل شبکه‌های بیولوژیکی
  • 34. تحلیل مرکزیّت در گراف‌ها: درجه، بینابینی، نزدیکی، بردار ویژه
  • 35. کاربرد گراف‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 36. مسائل مسیریابی و بهینه‌سازی در گراف‌های بزرگ
  • 37. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های گراف
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: A star Dijkstra graph algorithms graph databases graph theory max flow minimum spanning tree network optimization shortest path الگوریتم گراف الگوریتم‌های مسیریابی بهینه‌سازی گراف علوم داده مسیریابی گراف یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.