دوره مقدمهای بر محاسبات در هوش مصنوعی برای حمل و نقل همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مقدمهای بر محاسبات در هوش مصنوعی برای حمل و نقل
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا و هوش مصنوعی در حمل و نقل
- 2. مفاهیم پایه محاسبات
- 3. معماری کامپیوتر و اجزای اصلی
- 4. حافظه و سلسله مراتب حافظه
- 5. پردازنده و واحدهای محاسباتی
- 6. سیستم عامل و مدیریت منابع
- 7. مقدمه ای بر برنامه نویسی موازی
- 8. نخ (Thread) و فرآیند (Process)
- 9. مدل های برنامه نویسی موازی (اشتراک حافظه، توزیع حافظه)
- 10. زبان های برنامه نویسی موازی (C++, OpenMP, CUDA)
- 11. مبانی هوش مصنوعی
- 12. یادگیری ماشین و انواع آن
- 13. یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی
- 14. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق
- 15. مقدمه ای بر TensorFlow و PyTorch
- 16. محاسبات سطح بالا برای یادگیری ماشین
- 17. بهینه سازی الگوریتم های یادگیری ماشین
- 18. موازی سازی الگوریتم های یادگیری ماشین
- 19. استفاده از GPU برای یادگیری عمیق
- 20. پردازش توزیع شده برای یادگیری ماشین
- 21. مقدمه ای بر حمل و نقل هوشمند
- 22. سیستم های حمل و نقل هوشمند (ITS)
- 23. خودروهای خودران و سطوح اتوماسیون
- 24. مدیریت ترافیک و مسیریابی
- 25. امنیت و ایمنی در حمل و نقل هوشمند
- 26. حسگرها و دستگاه های جمع آوری داده در حمل و نقل
- 27. دوربین ها، رادارها و لیدارها
- 28. سیستم های موقعیت یابی جهانی (GPS)
- 29. جمع آوری و پردازش داده های حسگر
- 30. فیلتر کردن و پاکسازی داده
- 31. تجمیع و تحلیل داده
- 32. مدل سازی ترافیک
- 33. مدل های ماکروسکوپیک، میکروسکوپیک و مزوسکوپیک
- 34. شبیه سازی ترافیک با استفاده از نرم افزار SUMO
- 35. بهینه سازی مسیر با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی
- 36. الگوریتم های جستجو و بهینه سازی (A*, Dijkstra, PSO)
- 37. الگوریتم های یادگیری تقویتی برای کنترل ترافیک
- 38. یادگیری عمیق برای پیش بینی ترافیک
- 39. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
- 40. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
- 41. تشخیص اشیا در تصاویر و ویدئوها
- 42. تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی
- 43. تشخیص وسایل نقلیه و عابرین پیاده
- 44. خودروهای خودران و تصمیم گیری
- 45. برنامه ریزی مسیر و کنترل حرکت
- 46. اجتناب از موانع و ناوبری
- 47. مدیریت ناوگان و مسیریابی
- 48. بهینه سازی مسیر برای ناوگان حمل و نقل
- 49. تخصیص منابع و زمان بندی
- 50. مدیریت انرژی در وسایل نقلیه الکتریکی
- 51. مسائل و چالش های محاسبات سطح بالا در حمل و نقل
- 52. مقیاس پذیری و تحمل خطا
- 53. امنیت و حریم خصوصی داده
- 54. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی برای حمل و نقل
- 55. ابزارهای توسعه و محیط های برنامه نویسی
- 56. معرفی CUDA و معماری GPU
- 57. برنامه نویسی CUDA برای شتاب دهی محاسبات
- 58. بهینه سازی کد CUDA
- 59. معرفی OpenMP و برنامه نویسی چند نخی
- 60. استفاده از MPI برای برنامه نویسی توزیع شده
- 61. معرفی ابزارهای پروفایلینگ و دیباگینگ
- 62. تکنیک های بهینه سازی عملکرد
- 63. بهینه سازی حافظه و دسترسی به داده
- 64. کاهش ارتباطات و سربارها
- 65. استفاده از کتابخانه های بهینه شده
- 66. بررسی موردی: شبیه سازی ترافیک در مقیاس بزرگ
- 67. بررسی موردی: تشخیص اشیا در زمان واقعی برای خودروهای خودران
- 68. بررسی موردی: مسیریابی هوشمند و پویا
- 69. بررسی موردی: مدیریت ناوگان با استفاده از هوش مصنوعی
- 70. روندها و آینده محاسبات سطح بالا در هوش مصنوعی برای حمل و نقل
- 71. محاسبات کوانتومی و تاثیر آن بر هوش مصنوعی
- 72. محاسبات لبه و تاثیر آن بر حمل و نقل هوشمند
- 73. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI)
- 74. یادگیری فدرال شده (Federated Learning)
- 75. پلتفرم های سخت افزاری برای محاسبات سطح بالا
- 76. CPU، GPU، FPGA و ASIC
- 77. انتخاب سخت افزار مناسب برای کاربردهای خاص
- 78. روند توسعه الگوریتم های هوش مصنوعی برای حمل و نقل
- 79. جمع آوری داده های آموزشی
- 80. برچسب زنی و آماده سازی داده
- 81. آموزش و ارزیابی مدل
- 82. استقرار و نظارت بر مدل
- 83. روش های ارزیابی عملکرد سیستم های حمل و نقل هوشمند
- 84. متریک های عملکرد (زمان سفر، تاخیر، ایمنی)
- 85. تکنیک های شبیه سازی و اعتبارسنجی
- 86. تحلیل حساسیت و مدیریت ریسک
- 87. ملاحظات قانونی و نظارتی در حمل و نقل هوشمند
- 88. استانداردها و دستورالعمل ها
- 89. مسئولیت و پاسخگویی
- 90. حریم خصوصی و حفاظت از داده ها
- 91. رابط انسان و ماشین در حمل و نقل هوشمند
- 92. طراحی رابط کاربری (UI) و تجربه کاربری (UX)
- 93. ایمنی و سهولت استفاده
- 94. اعتماد و پذیرش عمومی
- 95. مسائل اخلاقی و اجتماعی حمل و نقل هوشمند
- 96. جایگزینی نیروی کار انسانی
- 97. دسترسی برابر و عدالت
- 98. تاثیرات زیست محیطی
- 99. آینده حمل و نقل با محاسبات سطح بالا و هوش مصنوعی
- 100. خودروهای پرنده و تاکسی های هوایی
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.