دوره تست شبیه‌سازی (Simulation Testing) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تست شبیه‌سازی (Simulation Testing)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: تست نرم‌افزار**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار و اهمیت آن
• 2. چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC) و نقش تست
• 3. انواع تست نرم‌افزار (کارکردی، غیرکارکردی، ساختاری)
• 4. مبانی شبیه‌سازی: تعریف، اهداف و کاربردها
• 5. شبیه‌سازی چیست؟ (مدل، سیستم، رویداد، زمان)
• 6. انواع شبیه‌سازی‌ها: رویداد گسسته، پیوسته، عامل‌محور
• 7. نقش شبیه‌سازی در مهندسی و علوم
• 8. تفاوت سیستم‌های واقعی و سیستم‌های شبیه‌سازی‌شده
• 9. چرا شبیه‌سازی‌ها نیاز به تست دارند؟
• 10. چالش‌های منحصر به فرد در تست شبیه‌سازی
• 11. اصطلاحات کلیدی در تست شبیه‌سازی
• 12. جایگاه تست شبیه‌سازی در چرخه عمر توسعه مدل (MDLC)
• 13. اصول اولیه اعتبارسنجی و تایید (V&V) در شبیه‌سازی
• 14. معیارهای موفقیت یک شبیه‌سازی معتبر و قابل اعتماد
• 15. محیط‌های توسعه و اجرای شبیه‌سازی
• 16. اجزای اصلی یک مدل شبیه‌سازی
• 17. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های ورودی شبیه‌سازی
• 18. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی در شبیه‌سازی
• 19. تولید اعداد شبه‌تصادفی و اهمیت آن در تست
• 20. توزیع‌های آماری پرکاربرد در شبیه‌سازی
• 21. تحلیل خروجی‌های شبیه‌سازی: معیارهای آماری اولیه
• 22. ساختاردهی مدل‌های شبیه‌سازی: ماژولار بودن و قابلیت تست
• 23. متغیرهای حالت و ردیابی آن‌ها در شبیه‌سازی
• 24. زمان‌بندی رویدادها و پیشرفت زمان در شبیه‌سازی
• 25. مستندسازی مدل‌های شبیه‌سازی برای اهداف تست
• 26. برنامه‌ریزی تست برای پروژه‌های شبیه‌سازی
• 27. تحلیل نیازمندی‌ها و استخراج سناریوهای تست
• 28. طراحی سناریوهای تست بر اساس اهداف شبیه‌سازی
• 29. تکنیک‌های طراحی تست: تقسیم‌بندی هم‌ارزی در ورودی‌های شبیه‌سازی
• 30. تکنیک‌های طراحی تست: تحلیل مقادیر مرزی در پارامترهای مدل
• 31. تست مبتنی بر حالت برای تغییرات وضعیت مدل
• 32. مدیریت داده‌های تست برای شبیه‌سازی‌ها
• 33. تولید خودکار داده‌های ورودی شبیه‌سازی
• 34. معیارهای پوشش‌دهی (Coverage Metrics) در تست شبیه‌سازی
• 35. اجرای تست و ثبت نتایج در محیط شبیه‌سازی
• 36. مدیریت عیوب (Defect Management) در توسعه مدل و تست شبیه‌سازی
• 37. گزارش‌دهی تست و معیارهای پیشرفت تست
• 38. ردیابی نیازمندی‌ها در طول چرخه تست شبیه‌سازی
• 39. ساختار تست: تست واحد، تست یکپارچه‌سازی، تست سیستمی در شبیه‌سازی
• 40. تست پذیرش (Acceptance Testing) برای شبیه‌سازی‌ها
• 41. اعتبارسنجی (Validation) در مقابل تایید (Verification): تمایزات و اهمیت
• 42. تکنیک‌های تایید (Verification) مدل: بررسی کد و بازبینی مدل
• 43. تایید ساختاری مدل: بررسی منطق و صحت پیاده‌سازی
• 44. تست واحد برای کامپوننت‌های ریاضی و منطقی مدل
• 45. تحلیل استاتیک و دینامیک کد مدل
• 46. تست یکپارچه‌سازی ماژول‌های مدل شبیه‌سازی
• 47. تست مدل در برابر مشخصات و مستندات
• 48. تکنیک‌های اعتبارسنجی (Validation) مدل: اعتبار ظاهری (Face Validity)
• 49. اعتبارسنجی با استفاده از داده‌های تاریخی و واقعی
• 50. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در شبیه‌سازی
• 51. تحلیل خروجی‌های شبیه‌سازی و مقایسه با سیستم واقعی
• 52. تست مقایسه‌ای: مقایسه با مدل‌های تحلیلی یا سایر مدل‌ها
• 53. اعتبارسنجی با نظر خبرگان و ذینفعان
• 54. تست سناریو محور برای اعتبارسنجی رفتار پیچیده
• 55. تست عملکرد و کارایی شبیه‌سازی
• 56. تست پایداری و تاب‌آوری شبیه‌سازی
• 57. تست مقیاس‌پذیری (Scalability Testing) برای شبیه‌سازی‌های بزرگ
• 58. تست رگرسیون (Regression Testing) در توسعه شبیه‌سازی
• 59. تست پیکربندی و پارامترهای ورودی مدل
• 60. مدیریت ابهامات و عدم قطعیت در فرآیند V&V
• 61. معرفی ابزارهای پلتفرم شبیه‌سازی (مانند AnyLogic, Simulink, Arena)
• 62. ابزارهای تست واحد برای زبان‌های برنامه‌نویسی مدل (مانند JUnit, Pytest)
• 63. ابزارهای تولید داده‌های تست برای ورودی‌های شبیه‌سازی
• 64. ابزارهای تحلیل آماری و بصری‌سازی خروجی‌های شبیه‌سازی (مانند R, Python Pandas/Matplotlib)
• 65. اتوماسیون تست در محیط شبیه‌سازی: اسکریپت‌نویسی و API Testing
• 66. ابزارهای مدیریت تست و ردیابی عیوب در پروژه‌های شبیه‌سازی
• 67. سیستم‌های کنترل نسخه برای مدل‌ها و دارایی‌های تست
• 68. ادغام پیوسته (CI) و استقرار پیوسته (CD) برای شبیه‌سازی‌ها
• 69. تست ابری (Cloud Testing) برای اجرای شبیه‌سازی‌های توزیع‌شده
• 70. استفاده از کانتینرها (Docker, Kubernetes) برای محیط‌های تست شبیه‌سازی
• 71. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد شبیه‌سازی
• 72. ابزارهای پروفایلینگ (Profiling) برای بهینه‌سازی مدل
• 73. هوش مصنوعی در تولید داده‌های تست برای شبیه‌سازی‌های پیچیده
• 74. شبیه‌سازی‌های توزیع‌شده و تست آن‌ها
• 75. تست رابط کاربری (UI) ابزارهای مدل‌سازی و بصری‌سازی
• 76. تست شبیه‌سازی‌های شامل اجزای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)
• 77. تست مدل‌های عامل‌محور (Agent-Based Models)
• 78. تست شبیه‌سازی‌های انسان در حلقه (Human-in-the-Loop Simulations)
• 79. شبیه‌سازی‌های زمان واقعی (Real-time Simulations) و چالش‌های تست آن‌ها
• 80. تست شبیه‌سازی‌های سخت‌افزار در حلقه (Hardware-in-the-Loop - HIL)
• 81. اندازه‌گیری عدم قطعیت (Uncertainty Quantification) در تست شبیه‌سازی
• 82. استفاده از روش‌های رسمی (Formal Methods) برای تایید منطق شبیه‌سازی
• 83. تست امنیت (Security Testing) در شبیه‌سازی‌های حساس
• 84. ملاحظات اخلاقی در توسعه و تست شبیه‌سازی
• 85. بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی و تست آن
• 86. طراحی آزمایشات (Design of Experiments - DOE) برای تست شبیه‌سازی
• 87. مدل‌های فراگیر (Surrogate Models) و استفاده آن‌ها در تست
• 88. تست شبیه‌سازی‌های چندفیزیکی (Multiphysics Simulations)
• 89. اعتبارسنجی و تایید در سیستم‌های سیستم‌ها (System-of-Systems Simulations)
• 90. تست تطابق با مقررات و استانداردها در صنایع خاص
• 91. مطالعات موردی: تست شبیه‌سازی در صنعت خودرو
• 92. مطالعات موردی: تست شبیه‌سازی در صنعت هوافضا و دفاع
• 93. مطالعات موردی: تست شبیه‌سازی در حوزه بهداشت و درمان
• 94. مطالعات موردی: تست شبیه‌سازی در حوزه لجستیک و زنجیره تامین
• 95. تدوین یک استراتژی جامع تست برای پروژه‌های شبیه‌سازی
• 96. ایجاد یک تیم متخصص تست شبیه‌سازی
• 97. تست مداوم (Continuous Testing) برای مدل‌ها و شبیه‌سازی‌ها
• 98. مدیریت دانش و درس‌آموخته‌ها در تست شبیه‌سازی
• 99. معیارهای موفقیت و KPI‌ها برای تست شبیه‌سازی
• 100. آینده تست شبیه‌سازی و روندهای نوظهور