آموزش طراحی و تحلیل الگوریتم ها - آخرین آپدیت

دانلود Design and Analysis of Algorithms

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:

طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها: مرتب‌سازی، جستجو و رویکردهای تقسیم و حل (Divide and Conquer)

این دوره به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌های کارآمدی برای کاهش پیچیدگی فضا و زمان توسعه دهید و مسائل پیچیده را با استفاده از رویکردهای پیشرفته حل کنید.

اهداف اصلی و مهارت‌های کسب شده:

  • توسعه الگوریتم‌های کارآمد برای کاهش پیچیدگی فضا و زمان (Space and Time Complexity).
  • حل مسائل با استفاده از رویکردهای تقسیم و حل (Divide and Conquer).
  • به کارگیری تکنیک‌های برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming) برای حل مسائل زمان چندجمله‌ای.
  • به کارگیری تکنیک‌های برنامه‌نویسی حریصانه (Greedy Programming) برای حل مسائل زمان چندجمله‌ای.

پیش‌نیازها:

هیچ تجربه برنامه‌نویسی لازم نیست. شما نحوه طراحی و تحلیل الگوریتم را به طور کامل خواهید آموخت.

این دوره اصول اساسی طراحی و تحلیل الگوریتم را معرفی می‌کند. دانشجویان یاد می‌گیرند که چگونه با طراحی الگوریتم‌های کارآمد و ارزیابی عملکرد آن‌ها به مسائل محاسباتی نزدیک شوند. تاکید بر درک استراتژی‌های الگوریتمی مختلف و کاربردهای آن‌ها در حوزه‌های مسئله‌ای گوناگون خواهد بود. این دوره همچنین بر ابزارهای ریاضی برای تحلیل پیچیدگی زمان و فضای الگوریتم‌ها، و همچنین تاثیر پارادایم‌های مختلف طراحی الگوریتم تمرکز دارد. این دوره دانشجویان را برای مباحث پیشرفته علوم کامپیوتر آماده می‌کند و آن‌ها را به مهارت‌های حل مسئله‌ای مجهز می‌سازد که هم در محیط‌های آکادمیک و هم حرفه‌ای حیاتی هستند.

دوره طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها به دلایل متعددی حیاتی است:

چرا یادگیری طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها مهم است؟

  • 1. مهارت‌های حل مسئله:

    الگوریتم‌ها در هسته حل مسائل محاسباتی قرار دارند. درک نحوه طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها، دانشجویان را به توانایی رویکرد به مسائل پیچیده به شیوه‌ای ساختارمند و کارآمد مجهز می‌کند.

  • 2. بهینه‌سازی کارایی:

    همه راه‌حل‌ها یکسان نیستند. برخی رویکردها ممکن است مسئله‌ای را حل کنند، اما با عملکردی نامطلوب. این دوره آموزش می‌دهد که چگونه راه‌حل‌هایی را توسعه دهید که نه تنها کار می‌کنند، بلکه از نظر زمان و فضا کارآمد هستند، که در کاربردهای واقعی که منابع محدود هستند، حیاتی است.

  • 3. تفکر انتقادی:

    طراحی الگوریتم‌ها شامل ایجاد مبادلات و انتخاب رویکرد صحیح بر اساس محدودیت‌ها و الزامات مسئله است. این امر تفکر انتقادی را تشویق می‌کند، زیرا دانشجویان باید چندین استراتژی را ارزیابی کرده و مزایا و معایب آن‌ها را درک کنند.

  • 4. اساس مفاهیم پیشرفته علوم کامپیوتر:

    الگوریتم‌ها زیربنای سایر حوزه‌های علوم کامپیوتر مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، رمزنگاری و پایگاه‌های داده هستند. تسلط بر الگوریتم‌ها پیش‌زمینه‌ای لازم برای درک موضوعات پیشرفته‌تر و تخصصی‌تر در علوم کامپیوتر را فراهم می‌کند.

  • 5. تقاضای صنعت:

    بسیاری از نقش‌های فنی در توسعه نرم‌افزار، علم داده و طراحی سیستم نیاز به درک عمیقی از الگوریتم‌ها دارند. کارفرمایان اغلب به دنبال نامزدهایی هستند که می‌توانند الگوریتم‌های کارآمد طراحی کنند و عملکرد سیستم را بهینه سازند، که این دوره را برای آمادگی شغلی بسیار مرتبط می‌کند.

  • 6. درک محدودیت‌های محاسباتی:

    این دوره همچنین مفاهیمی مانند NP-کامل بودن و دشواری محاسباتی را پوشش می‌دهد که به دانشجویان کمک می‌کند مرزهای آنچه را که می‌توان به طور کارآمد محاسبه کرد، تشخیص دهند. این آگاهی برای تعیین دامنه مسئله و تحلیل امکان‌سنجی در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی حیاتی است.

  • 7. کاربرد بین‌رشته‌ای:

    الگوریتم‌ها به علوم کامپیوتر محدود نمی‌شوند. آن‌ها نقش مهمی در رشته‌هایی مانند زیست‌شناسی (توالی‌یابی ژنوم)، اقتصاد (نظریه حراج)، تحقیق در عملیات (مسائل بهینه‌سازی) و موارد دیگر ایفا می‌کنند. یادگیری الگوریتم‌ها به دانشجویان اجازه می‌دهد تا تفکر محاسباتی را در طیف وسیعی از زمینه‌ها به کار گیرند.

  • 8. رویکرد ساختارمند به برنامه‌نویسی:

    این دوره با آموزش رویکردهای سیستماتیک به طراحی الگوریتم، یک متدولوژی ساختارمند برای برنامه‌نویسی فراهم می‌کند. این امر مهارت‌های برنامه‌نویسی دانشجویان را بهبود می‌بخشد و به آن‌ها کمک می‌کند تا کدی واضح، کارآمد و بدون خطا بنویسند.

مباحث کلیدی:

  • پیچیدگی الگوریتم (نمادهای Big-O، Big-Θ، Big-Ω)

  • مرتب‌سازی (Sorting)

  • جستجو (Searching)

  • تقسیم و حل (Divide-and-Conquer)

  • برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)

  • الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)

اهداف یادگیری:

  • درک و تحلیل کارایی الگوریتم‌ها با استفاده از نمادگذاری مجانبی.

  • طراحی الگوریتم‌ها با استفاده از پارادایم‌های مختلف (حریصانه، تقسیم و حل، برنامه‌نویسی پویا).

  • به کارگیری تکنیک‌های الگوریتمی برای حل مسائل دنیای واقعی.

  • ارزیابی صحت و عملکرد الگوریتم‌ها.


سرفصل ها و درس ها

Design and Analysis of Algorithm

  • مقدمه Introduction

  • مفهوم الگوریتم Notion of Algorithm

  • پیچیدگی زمانی و پیچیدگی فضایی Time Complexity and Space Complexity

  • تکنیک‌های طراحی الگوریتم Algorithm Design Techniques

  • نمادهای مجانبی Asymptotic Notations

  • تمرینات و آزمون Practices and Quiz

جستجو Searching

  • الگوریتم‌های جستجوی خطی و تحلیل آن‌ها Linear Search algorithms and Analysis

  • الگوریتم جستجوی دودویی و تحلیل آن Binary Search Algorithm and Analysis

رویکرد تقسیم و حل DIvide and Conquer Approach

  • الگوریتم مرتب‌سازی سریع و تحلیل پیچیدگی زمانی آن Quick Sort Algorithm and Time Complexity Analysis

  • انتخاب عنصر محوری Choosing Pivot Element

  • الگوریتم مرتب‌سازی ادغامی و تحلیل پیچیدگی زمانی آن Merge Sort Algorithm and TIme Complexity Analysis

  • پیچیدگی زمانی مرتب‌سازی ادغامی Merge Sort Time Complexity

  • مسئله بزرگترین زیرآرایه Largest Sub Array Problem

تکنیک حریصانه Greedy Technique

  • مقدمه Introduction

  • درخت پوشای مینیمم Minimum Spanning Tree

  • الگوریتم پریم Prim's Algorithm

  • الگوریتم کروسکال Kruskal's Algorithm

  • مسئله کوله‌پشتی کسری با استفاده از تکنیک حریصانه Fractional Knapsack Problem Using Greedy Technique

نمایش نظرات

آموزش طراحی و تحلیل الگوریتم ها
جزییات دوره
4 hours
15
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
47
4.2 از 5
ندارد
دارد
دارد
Sakthi U
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar