کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های رباتیک برای زمان واقعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

بهینه‌سازی الگوریتم‌های رباتیک برای زمان واقعی: دوره جامع بهینه‌سازی الگوریتم‌های رباتیک برای زمان واقعی: قدرتمندترین دوره برای تسلط بر محاسبات سطح بالا مقدمه: آینده رباتیک در دستان شماست! آیا تا به ح...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های رباتیک برای زمان واقعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی برنامه نویسی: متغیرها، انواع داده و عملگرها
  • 2. ساختارهای کنترلی: شرطی‌ها و حلقه‌ها
  • 3. توابع و ماژول‌ها: تعریف، فراخوانی و استفاده
  • 4. آرایه‌ها و لیست‌ها: ساختمان داده‌های پایه
  • 5. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
  • 6. کلاس‌ها و اشیاء: مفاهیم پایه
  • 7. وراثت و چندریختی: اصول پیشرفته OOP
  • 8. مدیریت خطا و استثناها
  • 9. ورودی و خروجی فایل
  • 10. مقدمه‌ای بر سیستم‌عامل و سخت‌افزار
  • 11. معماری کامپیوتر: CPU، حافظه و I/O
  • 12. آشنایی با سیستم‌های عامل Real-Time
  • 13. مبانی محاسبات موازی
  • 14. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface)
  • 15. برنامه‌نویسی موازی با MPI: مبانی و ساختار
  • 16. ارتباطات نقطه‌به‌نقطه در MPI
  • 17. ارتباطات جمعی در MPI
  • 18. بهینه‌سازی کد MPI
  • 19. مقدمه‌ای بر OpenMP
  • 20. برنامه‌نویسی موازی با OpenMP: مبانی و ساختار
  • 21. اشتراک حافظه در OpenMP
  • 22. همگام‌سازی در OpenMP
  • 23. بهینه‌سازی کد OpenMP
  • 24. مقدمه‌ای بر CUDA
  • 25. معماری CUDA: GPU و Thread ها
  • 26. برنامه‌نویسی CUDA: هسته‌ها و توابع Device
  • 27. مدیریت حافظه در CUDA
  • 28. بهینه‌سازی کد CUDA
  • 29. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های رباتیک
  • 30. سینماتیک و دینامیک ربات
  • 31. برنامه‌ریزی مسیر ربات
  • 32. کنترل ربات
  • 33. مقدمه‌ای بر حسگرهای رباتیک
  • 34. پردازش داده‌های حسگر
  • 35. فیلترهای کالمن
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 38. Q-Learning و Deep Q-Network (DQN)
  • 39. الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 40. روش گرادیان کاهشی
  • 41. روش‌های نیوتن و شبه نیوتن
  • 42. الگوریتم‌های تکاملی
  • 43. الگوریتم ژنتیک
  • 44. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)
  • 45. بهینه‌سازی مستعمره مورچگان (ACO)
  • 46. مقدمه‌ای بر زمان واقعی
  • 47. مفاهیم زمان‌بندی Real-Time
  • 48. زمان‌بندهای Rate Monotonic (RM) و Earliest Deadline First (EDF)
  • 49. سیستم‌عامل‌های Real-Time (RTOS)
  • 50. بهینه‌سازی الگوریتم‌های رباتیک برای زمان واقعی
  • 51. بهینه‌سازی سینماتیک و دینامیک ربات برای زمان واقعی
  • 52. بهینه‌سازی برنامه‌ریزی مسیر ربات برای زمان واقعی
  • 53. بهینه‌سازی کنترل ربات برای زمان واقعی
  • 54. بهینه‌سازی پردازش داده‌های حسگر برای زمان واقعی
  • 55. استفاده از فیلترهای کالمن در زمان واقعی
  • 56. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای زمان واقعی
  • 57. بهینه‌سازی Q-Learning و DQN برای زمان واقعی
  • 58. استفاده از MPI برای رباتیک
  • 59. پیاده‌سازی موازی الگوریتم‌های رباتیک با MPI
  • 60. بهینه‌سازی ارتباطات MPI در رباتیک
  • 61. استفاده از OpenMP برای رباتیک
  • 62. پیاده‌سازی موازی الگوریتم‌های رباتیک با OpenMP
  • 63. بهینه‌سازی اشتراک حافظه در OpenMP برای رباتیک
  • 64. استفاده از CUDA برای رباتیک
  • 65. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رباتیک روی GPU با CUDA
  • 66. بهینه‌سازی حافظه CUDA برای رباتیک
  • 67. مدیریت تاخیر (Latency) در سیستم‌های رباتیک Real-Time
  • 68. کاهش تاخیر در پردازش حسگر
  • 69. کاهش تاخیر در محاسبات کنترلی
  • 70. کاهش تاخیر در برنامه‌ریزی مسیر
  • 71. تحلیل عملکرد الگوریتم‌های رباتیک
  • 72. اندازه‌گیری زمان اجرا و مصرف حافظه
  • 73. Profiling و debugging کد
  • 74. بهینه‌سازی حافظه پنهان (Cache)
  • 75. استفاده از ساختمان داده‌های بهینه
  • 76. بهینه‌سازی حلقه
  • 77. Unrolling Loop و Vectorization
  • 78. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌شده (BLAS, LAPACK)
  • 79. استفاده از Profiler ها و ابزارهای تحلیل عملکرد
  • 80. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 81. استراتژی‌های مدیریت توان
  • 82. روش‌های تخمین و کاهش مصرف انرژی
  • 83. تکنیک‌های کاهش فرکانس و ولتاژ (DVFS)
  • 84. برنامه‌نویسی با زبان‌های سطح پایین (C/C++)
  • 85. مزایا و معایب C/C++ در مقایسه با زبان‌های سطح بالا
  • 86. مدیریت حافظه دستی
  • 87. استفاده از اشاره‌گرها
  • 88. آشنایی با ابزارهای توسعه C/C++ (GCC, GDB)
  • 89. استفاده از کتابخانه‌های رباتیک (ROS, OpenCV, PCL)
  • 90. مقدمه‌ای بر ROS (Robot Operating System)
  • 91. ساختار و مفاهیم ROS
  • 92. نوشتن Node ها و Topic ها در ROS
  • 93. استفاده از OpenCV برای پردازش تصویر
  • 94. استفاده از PCL (Point Cloud Library) برای پردازش ابر نقاط
  • 95. ملاحظات امنیتی در رباتیک Real-Time
  • 96. حملات سایبری به سیستم‌های رباتیک
  • 97. روش‌های مقابله با حملات سایبری
  • 98. بهبود امنیت نرم‌افزاری ربات
  • 99. تست و ارزیابی سیستم‌های رباتیک Real-Time
  • 100. روش‌های تست واحد (Unit Testing)
تگ‌ها: AI embedded systems High-Performance Computing HPC Optimization Programming Python real-time ROS الگوریتم‌های رباتیک برنامه نویسی بهینه سازی پایتون رباتیک زمان واقعی سیستم‌های توکار محاسبات سطح بالا هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.