دوره مقدمهای بر پردازش موازی در پایتون همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مقدمهای بر پردازش موازی در پایتون
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی برنامهنویسی پایتون
- 2. نصب و راهاندازی پایتون و محیط توسعه
- 3. آشنایی با متغیرها، انواع داده و عملگرها در پایتون
- 4. ساختارهای کنترلی: if، else، for، while
- 5. توابع در پایتون: تعریف، فراخوانی و پارامترها
- 6. ماژولها و بستههای پایتون: import و استفاده
- 7. مدیریت خطا و استثنائات در پایتون
- 8. برنامهنویسی شیگرا در پایتون: کلاسها و اشیاء
- 9. مبانی کار با فایلها در پایتون
- 10. آشنایی با کتابخانه NumPy
- 11. آشنایی با آرایهها و عملیات برداری در NumPy
- 12. عملیات ریاضیاتی پیشرفته در NumPy
- 13. آشنایی با کتابخانه SciPy
- 14. انتگرالگیری، بهینهسازی و حل معادلات در SciPy
- 15. آشنایی با کتابخانه Matplotlib
- 16. رسم نمودارها و تجسم دادهها در Matplotlib
- 17. مقدمهای بر پردازش موازی
- 18. چرا پردازش موازی؟ مزایا و کاربردها
- 19. معرفی مفاهیم: پردازش موازی، پردازش توزیعشده
- 20. انواع معماریهای پردازش موازی: SMP، MPP، Cluster
- 21. مدلهای حافظه: اشتراکی و توزیعشده
- 22. آشنایی با ماژول multiprocessing در پایتون
- 23. ایجاد فرآیندها با multiprocessing
- 24. اشتراک دادهها بین فرآیندها: Pipe و Queue
- 25. استفاده از Lock و Semaphore برای همگامسازی فرآیندها
- 26. استفاده از Pool برای پردازش موازی
- 27. آشنایی با کتابخانه threading
- 28. ایجاد threadها با threading
- 29. همگامسازی threadها: Lock و Condition
- 30. معرفی کتابخانه concurrent.futures
- 31. استفاده از ThreadPoolExecutor و ProcessPoolExecutor
- 32. مبانی MPI: پیامرسانی بین فرآیندها
- 33. نصب و راهاندازی کتابخانه mpi4py
- 34. ارسال و دریافت پیامها با MPI
- 35. جمعآوری دادهها با MPI
- 36. Broadcast و Reduce در MPI
- 37. تقسیمبندی دادهها و کار موازی با MPI
- 38. آشنایی با کتابخانه Dask
- 39. مفاهیم اساسی Dask: delayed و compute
- 40. ایجاد آرایههای Dask
- 41. محاسبات موازی با Dask arrays
- 42. آشنایی با Dask dataframes
- 43. محاسبات موازی با Dask dataframes
- 44. مقدمهای بر GPU و CUDA
- 45. نصب و راهاندازی CUDA و cuPy
- 46. عمليات موازی بر روی GPU با cuPy
- 47. مقایسه CPU و GPU در محاسبات
- 48. آشنایی با کتابخانه Numba
- 49. کامپایل کردن کدهای پایتون با Numba
- 50. بهینهسازی کدها با Numba
- 51. مدیریت حافظه در پردازش موازی
- 52. ارزیابی عملکرد در پردازش موازی: زمان اجرا و سرعت
- 53. معرفی ابزارهای پروفایلینگ: cProfile و line_profiler
- 54. بهینهسازی کدها برای پردازش موازی
- 55. شناسایی گلوگاهها در کدها
- 56. استراتژیهای تقسیمبندی کار
- 57. انتخاب مناسبترین روش پردازش موازی
- 58. مقدمهای بر سیستمهای توزیعشده
- 59. آشنایی با مفهوم MapReduce
- 60. مثالهای MapReduce در پایتون
- 61. آشنایی با Apache Spark
- 62. نصب و راهاندازی PySpark
- 63. مبانی RDD در PySpark
- 64. عملیات RDD: transform و action
- 65. Spark SQL و DataFrames
- 66. مقدمهای بر MPI در ابررایانهها
- 67. آشنایی با SLURM و مدیریت jobها
- 68. به کارگیری MPI در محیطهای HPC
- 69. بهینهسازی MPI برای ابررایانهها
- 70. استفاده از کتابخانههای موازی پیشرفته
- 71. پردازش موازی ناهمزمان
- 72. بهرهگیری از Event Loop در پردازش موازی
- 73. آشنایی با Asyncio
- 74. پیادهسازی برنامههای ناهمزمان در پایتون
- 75. پردازش موازی دادههای بزرگ
- 76. آشنایی با الگوریتمهای موازی
- 77. طراحی و پیادهسازی الگوریتمهای موازی
- 78. آشنایی با Parallel Python
- 79. آشنایی با ray
- 80. کاربرد Ray در محاسبات موازی
- 81. آشنایی با کتابخانه joblib
- 82. استفاده از joblib برای parallelization
- 83. بهینهسازی حافظه در پردازش موازی
- 84. استفاده از حافظه اشتراکی
- 85. آشنایی با Cache و Memoization
- 86. دادهسازی و تولید دادههای مصنوعی برای تست
- 87. تست و اشکالزدایی برنامههای موازی
- 88. استفاده از ابزارهای اشکالزدایی
- 89. آشنایی با profiling و بهینهسازی
- 90. ارزیابی و مقایسه عملکرد روشهای مختلف
- 91. معیارهای ارزیابی عملکرد
- 92. طراحی معماریهای پردازش موازی
- 93. مدیریت خطا و رسیدگی به استثنائات در محیطهای موازی
- 94. شناسایی و رفع deadlocks و race conditions
- 95. آشنایی با انواع روشهای synchronization
- 96. امنیت در پردازش موازی
- 97. پردازش موازی در شبکههای عصبی
- 98. کاربرد پردازش موازی در یادگیری ماشینی
- 99. پردازش موازی در پردازش تصویر
- 100. کاربرد پردازش موازی در هوش مصنوعی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.