دوره آموزش تایید سیستم مبتنی بر مدل: از اصول تا ابزارهای پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش تایید سیستم مبتنی بر مدل: از اصول تا ابزارهای پیشرفته

موضوع کلی: دستهٔ جامع

موضوع میانی: تایید سیستم مبتنی بر مدل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه تایید سیستم و نقش مدل‌ها
• 2. تفاوت بین تایید تستی و تایید Formal
• 3. مدل‌سازی سیستم با UML 2.x
• 4. نمودارهای przypaduse (Use Case) و استخراج متغیرهای قابل تایید
• 5. نمودارهای کلاس و انتزاع داده‌ها
• 6. نمودارهای توالی (Sequence) و مدل‌سازی تعاملات
• 7. نمودارهای حالت (State Machine) و تعریف状態‌های سیستم
• 8. نمودارهای فعالیت (Activity) و flujoهای کنترل
• 9. نمودارهای komponenنت (Component) و معماری سیستم
• 10. نمودارهای استقرار (Deployment) و محیط اجرایی
• 11. معرفی SysML برای سیستم‌های embedded
• 12. مدل‌های حالت- انتقال (State Transition) و ویژگی‌های زمان
• 13. مدل‌های زمان واقعی (Timed Automata) و UPPAAL
• 14. مبانی منطق предложی (Propositional Logic) و predicative logic
• 15. منطقemporal (LTL, CTL) و ویژگی‌های verificatio
• 16. تبدیل مدل UML به autóمتاهای Büchi
• 17. استخراج ویژگی‌های امنیتی از مدل (Security Properties)
• 18. تست مبتنی بر مدل (Model-Based Testing) وderive test cases
• 19. الگوریتم‌های تولید تست از نمودارهای حالت
• 20. تست مسیر (Path Coverage) و استیمیشن مسیر
• 21. تست انتقال状態 (Transition Coverage) و معیارهای MC/DC
• 22. تست داده (Data Flow) و تعریف-استفاده
• 23. تست مبتنی بر سيناريو (Scenario-Based Testing)
• 24. استفاده از ابزارهای مدل‌سازی مانند Enterprise Architect, Visual Paradigm
• 25. استفاده از ابزارهای Formal verification مانند SPIN, NuSMV, Model Checking
• 26. اجرای مدل در SPIN و تعریف never claims
• 27. بررسی ویژگی‌های LTL در SPIN
• 28. مدل Checking با NuSMV و свойства CTL
• 29. استفاده از UPPAAL برای timed automata
• 30. تنظیم پارامترهای زمان و deadlines
• 31. تجزیه و تحلیل counterexample و depuration
• 32. اصلاح مدل بر اساس خطاهای تایید
• 33. استفاده از ابزارهای Model Transformation (ATL, QVT)
• 34. تبدیل UML به Petri Nets
• 35. تحلیل Petri Nets برای deadlock و liveness
• 36. ترکیب تست مبتنی بر مدل و formal verification
• 37. تست همزمان (Concurrent Testing) و بررسی race conditions
• 38. استفاده از سématیک‌های композиショナル (Assume-Guarantee)
• 39. تایید مكونه-محور (Component-Based Verification)
• 40. استخراج واجهات وContracts از模型
• 41. استفاده از kontrakt-oriented programming و إسناد
• 42. تایید سیستم‌هایembedded با مدل‌های hardware-software co-design
• 43. مدل‌سازیバス‌ها و پروتکل‌های ارتباطی (CAN, FlexRay, Ethernet AVB)
• 44. تایید پروتکل‌های ارتباطی با مدل‌های حالت
• 45. استخراج ویژگی‌های زمان‌بندی (Schedulability) از μοντέلو
• 46. استفاده از مدل‌های schedulability analysis (Rate Monotonic, EDF)
• 47. تایید سیستم‌های časově krytycznych (Safety-Critical) معيار IEC 61508, DO-178C
• 48. استخراج اثبات‌های ایمنی (Safety Cases) از模型
• 49. تایید امنیتی (Security Verification) و amenazas model-driven
• 50. استفاده از amenaza modeling (Attack Trees) و دمج با模型
• 51. استخراج تست‌های penetration از模型
• 52. تایید comportamental equivalency و refinement
• 53. تقویت مدل‌ها با داده‌های实测 (Model Calibration)
• 54. استفاده از تعلم ماشین برای پیش‌بینی défauts از模型
• 55. بهینه‌سازی تست بر پایهٔ cobertura و هزینه
• 56. تخصیص اولویت تست بر پایهٔ خطر (Risk-Based Testing)
• 57. تولید تست‌های خودکار از模型 با اسکریپتینگ (Python, Java)
• 58. ادغام تست‌های模型 در CI/CD 파이پلاين
• 59. استفاده از Jenkins، GitLab CI برای اجرای خودکار تست‌های模型
• 60. گزارش‌گیری و متریک‌های تایید (Coverage, Defect Density, MTBF)
• 61. نمایش نتایج تایید در داشبوردهای تحت وب (Grafana, Kibana)
• 62. آموزش تیم‌ها برای přijíma مدل-driven verification
• 63. مدیریت تغییرات مدل و نسخه‌سازی (Git, 모델 관리)
• 64. توزیع مسئولیت‌های تایید در تیم‌های multidiscipliner
• 65. موارد case study: تایید سیستم ترافیک هوایی
• 66. موارد case study: تایید سیستم fren ABS خودرویی
• 67. موارد case study: تایید پلتفرم IoT inteligente
• 68. موارد case study: تایید نظام پزشکی (پمپ insulin)
• 69. موارد case study: تایید سیستم контролю انرژی Smart Grid
• 70. بهترین практик‌ها و چک‌لیست‌های تایید مبتنی بر مدل
• 71. آینده مدل-driven verification: ادغام با Digital Twin
• 72. توجه به استانداردهای جدید (ISO 26262, IEC 62443)
• 73. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری و مدل‌های هرم hiérarchique
• 74. استفاده از مدل‌های probabilistc (Markov Chains) برای анализ 신뢰성
• 75. تایید عملکرد (Performance Verification) mittels model-based simulation
• 76. استخراج معیارهای QoS از模型
• 77. بهینه‌سازی потребление انرژی از طریق مدل‌ها
• 78. تایید تطابق با قوانین حریم خصوصی (GDPR) از طریق模型
• 79. استفاده از模型 در آموزش و یادگیریmachine
• 80. ابزارهای オープン‌سورس مقابل تجاری: مقایسه و انتخاب
• 81. ساخت یک فریم‌ورک تایید مدل-delighted داخلی سازمان
• 82. استراتژی‌های انتقال از تست سنتی به مدل-driven
• 83. ارزیابی ROI از adoptiOn مدل-driven verification
• 84. جلسات مرور مدل (Model Review) و تکنیک‌های inspection
• 85. استفاده از الگوهای طراحی (Design Patterns) در模型
• 86. توسعه کتابخانه‌های قابل إعادة استفاده من模型
• 87. تست‌های regresion بر پایهٔ模型
• 88. به‌روزرسانی خودکار模型 عند تغییر نیازمندی‌ها
• 89. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌های خارجی در模型
• 90. استفاده از模型 در ارزیابی خطرهای cyber‑physical systems
• 91. تاییدپذیری مدل‌ها (Model Certifiability) و استانداردها
• 92. ادغام تست‌های ماژولار و تست یکپارچه (Modular vs System-Level)
• 93. بررسی اثر تاخیرهای ارتباطی بر صحت模型
• 94. بهینه‌سازی فضا و زمان状态 الفضاء (State Space Reduction)
• 95. تکنیک‌های symmetry reduction و abstraction
• 96. استفاده از BDD و SAT solvers در تایید模型
• 97. استخراج invariants از模型 و اثبات آن‌ها
• 98. تایید兼容性 با استانداردهایindustry (AUTOSAR, ARINC 653)
• 99. پروژه capstone: طراحی و تایید یک سیستم مدل‑محور از ابتدا تا انتها
• 100. ارزیابی نهایی و ارائه نتایج بهstehholders