دوره بهینه‌سازی مدل‌های طراحی سیستم‌های انرژی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های طراحی سیستم‌های انرژی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی برنامه نویسی و محاسبات
• 2. مقدمه ای بر برنامه نویسی و علوم کامپیوتر
• 3. آشنایی با زبان های برنامه نویسی (Python, C++, Fortran)
• 4. مبانی برنامه نویسی پایتون: متغیرها، انواع داده، عملگرها
• 5. ساختارهای کنترلی: شرطی ها، حلقه ها
• 6. توابع و ماژول ها در پایتون
• 7. مبانی برنامه نویسی شیء گرا (OOP)
• 8. آشنایی با کتابخانه های NumPy و SciPy
• 9. آشنایی با Matplotlib برای مصورسازی داده ها
• 10. مقدمه ای بر Git و کنترل نسخه
• 11. مفاهیم اولیه الگوریتم ها و ساختارهای داده
• 12. بهینه سازی کد و تحلیل پیچیدگی زمانی
• 13. مبانی کامپایلر و محیط های توسعه (IDE)
• 14. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
• 15. معماری کامپیوتر: پردازنده ها، حافظه ها، شبکه ها
• 16. آشنایی با سیستم عامل های لینوکس و ترمینال
• 17. مفاهیم موازی سازی: threads, processes, MPI
• 18. مدیریت حافظه و بهینه سازی آن
• 19. اصول اولیه شبکه های کامپیوتری
• 20. آشنایی با خوشه های محاسباتی
• 21. مدیریت job ها و صف بندی (Slurm, PBS)
• 22. ابزار های پروفایلینگ و عیب یابی کد
• 23. مبانی CUDA و برنامه نویسی GPU
• 24. بهینه سازی کد برای GPU
• 25. معرفی کتابخانه های HPC (OpenMP, Intel MKL)
• 26. مبانی طراحی سیستم های انرژی
• 27. مقدمه ای بر سیستم های انرژی
• 28. مروری بر انواع انرژی و منابع
• 29. اصول ترمودینامیک و انتقال حرارت
• 30. مدل سازی سیستم های انرژی: رویکردها و چالش ها
• 31. معرفی نرم افزارهای شبیه سازی سیستم های انرژی
• 32. مدل سازی اجزای سیستم های انرژی: ژنراتورها، توربین ها، باتری ها
• 33. مدل سازی بارها و تقاضای انرژی
• 34. تحلیل اقتصادی و ارزیابی سیستم های انرژی
• 35. مدیریت و کنترل سیستم های انرژی
• 36. مفاهیم پایداری و محیط زیست در سیستم های انرژی
• 37. بهینه سازی مدل های طراحی سیستم های انرژی
• 38. مبانی بهینه سازی
• 39. معرفی مفاهیم بهینه سازی
• 40. انواع مسائل بهینه سازی (خطی، غیرخطی، ترکیبی)
• 41. روش های بهینه سازی: گرادیان کاهشی، روش های نیوتن
• 42. محدودیت ها و توابع هدف
• 43. ابزارهای بهینه سازی: Pyomo, Gurobi, CPLEX
• 44. بهینه سازی در پایتون: SciPy, PuLP
• 45. تکنیک های بهینه سازی: جستجوی محلی، الگوریتم های ژنتیک
• 46. بهینه سازی چندهدفه
• 47. بهینه سازی مبتنی بر داده
• 48. بهینه سازی سیستم های انرژی: کاربردها و چالش ها
• 49. مدل سازی و شبیه سازی پیشرفته
• 50. شبیه سازی مونت کارلو
• 51. اعتبارسنجی و صحت سنجی مدل ها
• 52. تحلیل حساسیت پارامترها
• 53. طراحی آزمایش ها (DOE)
• 54. مدل سازی با استفاده از معادلات دیفرانسیل
• 55. مدل سازی اجزای سیستم های انرژی با استفاده از روش های عددی
• 56. بهینه سازی سیستم های انرژی با استفاده از شبیه سازی
• 57. بررسی داده ها و یادگیری ماشین
• 58. آشنایی با یادگیری ماشین
• 59. یادگیری نظارت شده: رگرسیون و طبقه بندی
• 60. یادگیری غیر نظارت شده: خوشه بندی و کاهش ابعاد
• 61. شبکه های عصبی مصنوعی
• 62. یادگیری عمیق: مفاهیم و کاربردها
• 63. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم های انرژی
• 64. بهینه سازی مبتنی بر یادگیری ماشین
• 65. سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و سیستم های انرژی
• 66. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در سیستم های انرژی
• 67. پیاده سازی و ارزیابی
• 68. مبانی Parallel Computing در HPC
• 69. مفاهیم اولیه Parallel Computing
• 70. OpenMP برای موازی سازی
• 71. MPI برای موازی سازی
• 72. مدیریت حافظه در محیط های موازی
• 73. بهینه سازی کد برای محیط های HPC
• 74. مقدمه ای بر High-Performance Data Analytics (HPDA)
• 75. تکنیک های کاهش ابعاد برای HPC
• 76. ابزارها و کتابخانه های HPC برای تجزیه و تحلیل داده ها
• 77. پروژه های عملی و نمونه کارها
• 78. نمونه هایی از بهینه سازی سیستم های انرژی
• 79. مطالعه موردی: طراحی یک نیروگاه خورشیدی
• 80. مطالعه موردی: بهینه سازی یک سیستم گرمایش از راه دور
• 81. مطالعه موردی: مدیریت انرژی در یک ساختمان هوشمند
• 82. نوشتن مقالات علمی و ارائه نتایج
• 83. آینده ی برنامه نویسی و محاسبات در سیستم های انرژی
• 84. روند های آینده در HPC و سیستم های انرژی
• 85. چالش ها و فرصت های پیش رو
• 86. اخلاق در برنامه نویسی و استفاده از داده ها
• 87. امنیت سایبری در سیستم های انرژی
• 88. جمع بندی و مرور دوره
• 89. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی ریاضی و انواع مسائل بهینه‌سازی
• 90. بهینه‌سازی خطی (LP) و برنامه‌ریزی سیمپلکس
• 91. بهینه‌سازی عدد صحیح و مختلط (MILP/MIP) و کاربردها در سیستم‌های انرژی
• 92. بهینه‌سازی غیرخطی (NLP) و روش‌های حل آن
• 93. مبانی مدل‌سازی سیستم‌های انرژی (منابع، تقاضا، تبدیل، ذخیره‌سازی)
• 94. مدل‌سازی و شبیه‌سازی دینامیکی سیستم‌های انرژی
• 95. بهینه‌سازی چندهدفه در طراحی سیستم‌های انرژی (هزینه، انتشار، قابلیت اطمینان)
• 96. مدل‌سازی عدم قطعیت و بهینه‌سازی مقاوم/تصادفی در سیستم‌های انرژی
• 97. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی فراابتکاری (Metaheuristics) و کاربردها
• 98. کاربرد پایتون در مدل‌سازی و حل مسائل بهینه‌سازی (با کتابخانه‌های Pyomo, GurobiPy, CVXPY)
• 99. تحلیل حساسیت و پساس بهینه‌سازی (Post-optimization analysis)
• 100. مطالعات موردی و پروژه‌های عملی در بهینه‌سازی طراحی سیستم‌های انرژی