فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی برای سرعت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی برای سرعت

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی دوره و اهداف آن
• 2. مروری بر اصول داده‌کاوی
• 3. مفاهیم اساسی عملکرد الگوریتم‌ها
• 4. پیچیدگی زمانی و فضایی: بازنگری
• 5. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا (HPC)
• 6. انواع گلوگاه‌های عملکردی در برنامه‌نویسی
• 7. نقش سخت‌افزار در عملکرد الگوریتم‌ها
• 8. مدل‌های برنامه‌نویسی برای کارایی
• 9. اصول طراحی الگوریتم با تمرکز بر سرعت
• 10. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد در HPC
• 11. معرفی ابزارهای پروفایلینگ کد
• 12. اندازه‌گیری دقیق زمان اجرا و مصرف منابع
• 13. تحلیل گزارش‌های پروفایلینگ
• 14. معیارهای عملکردی و شاخص‌های بنچمارک
• 15. طراحی آزمایش‌های بنچمارک معتبر
• 16. تأثیر سلسله‌مراتب حافظه (Cache Hierarchy) بر عملکرد
• 17. استفاده بهینه از حافظه نهان (Cache Optimization)
• 18. تشخیص گلوگاه‌های I/O
• 19. ابزارهای مانیتورینگ سیستم و منابع
• 20. بهینه‌سازی کامپایلر و پرچم‌های آن
• 21. انتخاب ساختار داده مناسب برای سرعت
• 22. پیاده‌سازی کارآمد ساختارهای داده پایه
• 23. بهینه‌سازی عملیات روی آرایه‌ها و ماتریس‌ها
• 24. تقسیم و غلبه (Divide and Conquer) برای کارایی
• 25. برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming) و بهینه‌سازی آن
• 26. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms) و تحلیل سرعت
• 27. کاهش تکرارها و محاسبات زائد
• 28. مدیریت حافظه: تخصیص و آزادسازی بهینه
• 29. تکنیک‌های کاهش حافظه مصرفی
• 30. بهینه‌سازی حلقه (Loop Optimization)
• 31. استفاده از کتابخانه‌های عددی بهینه (BLAS, LAPACK)
• 32. اصول طراحی الگوریتم‌های Cache-Aware
• 33. بهینه‌سازی دسترسی به دیسک
• 34. فشرده‌سازی داده‌ها برای سرعت بیشتر
• 35. استفاده از نوع داده‌های مناسب
• 36. مفاهیم بنیادین پردازش موازی
• 37. انواع معماری‌های موازی (SIMD, MIMD)
• 38. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
• 39. مقدمه‌ای بر OpenMP: موازی‌سازی حافظه مشترک
• 40. دستورالعمل‌های OpenMP برای حلقه‌ها و بخش‌ها
• 41. همگام‌سازی (Synchronization) در OpenMP
• 42. معرفی pthreads: کنترل دقیق‌تر نخ‌ها
• 43. مقدمه‌ای بر MPI: موازی‌سازی حافظه توزیع‌شده
• 44. ارتباطات نقطه‌به‌نقطه (Point-to-Point Communication) در MPI
• 45. ارتباطات جمعی (Collective Communication) در MPI
• 46. طراحی الگوریتم‌های داده‌کاوی برای MPI
• 47. مدل‌های برنامه‌نویسی GPU: مقدمه
• 48. معرفی CUDA و مفاهیم اصلی آن
• 49. بهینه‌سازی کارایی بر روی GPU با CUDA
• 50. OpenCL: یک جایگزین استاندارد برای GPU
• 51. بهینه‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی برای داده‌های بزرگ
• 52. الگوریتم‌های جستجوی بهینه
• 53. بهینه‌سازی الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (k-NN)
• 54. موازی‌سازی k-NN برای داده‌های عظیم
• 55. بهینه‌سازی الگوریتم درخت تصمیم (Decision Tree)
• 56. موازی‌سازی ساخت درخت تصمیم
• 57. بهینه‌سازی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 58. موازی‌سازی آموزش SVM
• 59. بهینه‌سازی الگوریتم ناوی بیز (Naive Bayes)
• 60. موازی‌سازی Naive Bayes
• 61. بهینه‌سازی الگوریتم K-میانگین (K-Means)
• 62. موازی‌سازی K-Means با OpenMP و MPI
• 63. الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering) و بهینه‌سازی آن‌ها
• 64. بهینه‌سازی DBSCAN برای داده‌های بزرگ
• 65. موازی‌سازی DBSCAN
• 66. بهینه‌سازی الگوریتم آپریوری (Apriori) برای قوانین انجمنی
• 67. موازی‌سازی Apriori
• 68. بهینه‌سازی FP-Growth برای استخراج مجموعه‌های مکرر
• 69. موازی‌سازی FP-Growth
• 70. بهینه‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• 71. بهینه‌سازی PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) برای کاهش ابعاد
• 72. موازی‌سازی PCA
• 73. بهینه‌سازی t-SNE برای بصری‌سازی
• 74. الگوریتم‌های شبکه عصبی و شتاب‌دهنده‌ها (GPU)
• 75. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 76. استفاده از Tensor Cores و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 77. بهینه‌سازی الگوریتم‌های گراف و شبکه‌های اجتماعی
• 78. موازی‌سازی الگوریتم‌های پیمایش گراف
• 79. داده‌کاوی جریانی (Stream Mining) و چالش‌های کارایی
• 80. الگوریتم‌های تقریبی و تصادفی برای سرعت
• 81. انتخاب الگوریتم‌های تصادفی بهینه
• 82. بهینه‌سازی برای داده‌های اسپارس (Sparse Data)
• 83. کتابخانه‌های داده‌کاوی با کارایی بالا (مانند scikit-learn بهینه)
• 84. استفاده از Cython برای بهبود عملکرد پایتون
• 85. ادغام کدهای C/C++ در پایتون برای سرعت
• 86. مقدمه‌ای بر Apache Spark برای داده‌کاوی توزیع‌شده
• 87. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها در محیط Spark
• 88. استفاده از Hadoop MapReduce برای داده‌کاوی عظیم
• 89. مقایسه Spark و Hadoop در زمینه کارایی داده‌کاوی
• 90. محاسبات ابری (Cloud Computing) برای HPC
• 91. استفاده از سرویس‌های HPC ابری (AWS, Azure, GCP)
• 92. معماری‌های سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای داده‌کاوی
• 93. بهینه‌سازی مصرف انرژی در HPC
• 94. قابلیت اطمینان و تحمل خطا در سیستم‌های موازی
• 95. امنیت در محاسبات با کارایی بالا
• 96. چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌کاوی آینده
• 97. الگوریتم‌های کوانتومی برای داده‌کاوی (مفاهیم مقدماتی)
• 98. روندهای جدید در بهینه‌سازی الگوریتم‌های داده‌کاوی
• 99. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک پروژه داده‌کاوی واقعی
• 100. جمع‌بندی و مسیرهای پیش‌رو