دوره الگوریتمهای بازگشتی موازی با MultiLisp همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره الگوریتمهای بازگشتی موازی با MultiLisp
موضوع کلی: علوم کامپیوتر
موضوع میانی: برنامه‌نویسی موازی و توزیع‌شده
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر MultiLisp و برنامه‌نویسی تابعی
- 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه MultiLisp
- 3. ساختارهای داده‌ای اصلی در MultiLisp
- 4. توابع بازگشتی: اصول و مبانی
- 5. بازگشت به عقب (Backtracking) در MultiLisp
- 6. الگوریتمهای جستجو: Depth-First Search
- 7. الگوریتمهای جستجو: Breadth-First Search
- 8. پیاده‌سازی DFS بازگشتی با MultiLisp
- 9. پیاده‌سازی BFS بازگشتی با MultiLisp
- 10. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی موازی
- 11. مفاهیم پایه‌ای پردازش موازی
- 12. مدل‌های حافظه در برنامه‌نویسی موازی
- 13. MultiLisp و پشتیبانی از موازی‌سازی
- 14. استفاده از توابع سطح بالا برای موازی‌سازی
- 15. توابع map، reduce و fold در MultiLisp
- 16. موازی‌سازی توابع بازگشتی ساده
- 17. بهینه‌سازی توابع بازگشتی برای اجرا موازی
- 18. الگوریتمهای مرتب‌سازی بازگشتی: Merge Sort
- 19. موازی‌سازی Merge Sort در MultiLisp
- 20. الگوریتمهای مرتب‌سازی بازگشتی: Quick Sort
- 21. موازی‌سازی Quick Sort در MultiLisp
- 22. الگوریتمهای گراف: پیمایش گراف
- 23. موازی‌سازی پیمایش گراف با استفاده از MultiLisp
- 24. حل مسئله هشت وزیر با الگوریتم بازگشتی
- 25. موازی‌سازی حل مسئله هشت وزیر
- 26. حل مسئله کوله‌پشتی با الگوریتم بازگشتی
- 27. موازی‌سازی حل مسئله کوله‌پشتی
- 28. الگوریتمهای برنامه‌ریزی پویا
- 29. موازی‌سازی الگوریتمهای برنامه‌ریزی پویا
- 30. استفاده از کتابخانه‌های موازی‌سازی در MultiLisp
- 31. مدیریت قفل‌ها و همگام‌سازی در MultiLisp
- 32. جلوگیری از شرایط مسابقه (Race Conditions)
- 33. شناسایی و رفع بن‌بست‌ها (Deadlocks)
- 34. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتمهای موازی
- 35. تحلیل پیچیدگی الگوریتمهای موازی
- 36. مقایسه عملکرد الگوریتمهای ترتیبی و موازی
- 37. استفاده از MultiLisp برای پردازش داده‌های بزرگ
- 38. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده
- 39. MultiLisp و ارتباطات بین فرآیندی
- 40. پیاده‌سازی الگوریتمهای توزیع‌شده با MultiLisp
- 41. الگوریتمهای توافق (Consensus Algorithms)
- 42. موازی‌سازی الگوریتمهای یادگیری ماشین
- 43. استفاده از MultiLisp برای شبکه‌های عصبی
- 44. بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های عصبی با موازی‌سازی
- 45. مطالعه موردی: موازی‌سازی یک الگوریتم پیچیده
- 46. آینده برنامه‌نویسی موازی با MultiLisp
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.