توضیحات
آفلاین
اساتید مجرب
آموزش رایگان
20 ساعت
درس دانشگاه
تمرین کاربردی
چه مهارت هایی کسب خواهید کرد؟
- تجزیه و تحلیل مسائل به طور موثر
- طراحی و پیاده سازی الگوریتم های مختلف
- تجزیه و تحلیل کارایی الگوریتم ها
- تکنیک های مختلف طراحی الگوریتم
مزایای یادگیری طراحی الگوریتم
- مهارت حل مسئله خود را ارتقا دهید
- آمادگی برای مشاغل چالش برانگیز
- تفکر انتقادی خود را تقویت کنید
- مهارت های برنامه نویسی خود را ارتقا دهید
سرفصل های دوره
- پیچیدگی زمانی الگوریتم ها (تئوری)
ادامه پیچیدگی زمانی الگوریتم ها
- تئوری
مثال عملی اهمیت پیچیدگی الگوریتم
- الگوریتم فیبوناچی بازگشتی و غیر بازگشتی
رابطه فیبوناچی و ratio golden
binary search الگوریتم
bubble search الگوریتم
مرتبه پیچیدگی الگوریتم ها
جستجو در لیست
مثال محاسبه مرتبه پیچیدگی الگوریتم و میانگین گیری
رشد توابع با حدگیری
مثال از مرتبه پیچیدگی توابع
حل روبط بازگشتی
قضیه master
بررسی خاصیت نماد ها مرتبه توابع
انعکاسی، تقارنی، پارتقارنی، تعدی و …
فصل دوم: روش تقسیم و غلبه برای حل مسائل
Merge sort
مثال merge sort
Quick sort
پیچیدگی زمانی و حافظه الگوریتم ضرب زنجیره ای ماتریس ها |
الگوریتم فلوید-وارشال |
تمرین |
الگوریتم ضریب دو جمله ای |
مثال الگوریتم ضریب دو جمله ای |
الگوریتم optimal binary search tree (BST) |
شبه کد BST |
الگوریتم کوله پشتی0 و 1 |
شبه کد کوله پشتی0 و 1 |
ادامه شبه کد کوله پشتی0 و 1 |
مسئله فروشنده دوره گرد TSP |
شبه کد مسئله فروشنده دوره گرد |
الگوریتم بزرگترین زیر دنباله مشترک |
شبه کد بزرگترین زیر دنباله مشترک |
الگوریتم های حریصانه |
الگوریتم کوله پشتی کسری |
شبه کد کوله پشتی کسری |
پیش نیاز
برای شرکت در این دوره، به پیش نیازهای زیر احتیاج دارید:
- آشنایی با مبانی برنامهنویسی:
- تسلط بر یک زبان برنامهنویسی مانند پایتون
- آشنایی با مفاهیم اولیه برنامهنویسی مانند متغیرها، انواع داده، عملگرها، دستورات شرطی و حلقهها
- ریاضیات:
- آشنایی با مفاهیم پایه ریاضی مانند معادلات، توابع، مشتق و انتگرال
- آشنایی با ساختارهای داده پایه مانند آرایهها، لیستها و دیکشنریها
- انگیزه و علاقه به حل مسئله:
- تمایل به یادگیری و حل مسائل پیچیده
- خلاقیت و ابتکار در حل مسائل
- پشتکار و تلاش برای یادگیری
- آشنایی با مبانی برنامهنویسی:
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- دانشجویان
- برنامه نویسان
- متخصصین علم داده یا تحلیلگران داده
- تحلیلگران مالی
- تحلیلگران مالی
راهنمای جامع به روز شده طراحی الگوریتم برای متخصصان هوش مصنوعی
مقدمه
در دنیای هوش مصنوعی، تسلط بر الگوریتمها کلید گشایش دروازههای نوآوری و حل مسائل پیچیده است. این راهنمای جامع به عنوان منبعی ارزشمند و به روز شده، شما را در مسیر یادگیری طراحی الگوریتم یاری میکند. همچنین به شما کمک میکند تا به یک متخصص برجسته در این حوزه تبدیل شوید.
گام نخست: درک مفاهیم بنیادی
- الگوریتم چیست؟
الگوریتم دستورالعملی گام به گام، مشخص و قابل فهم برای کامپیوتر است که برای حل یک مسأله خاص طراحی میشود.
- ساختمان های داده چه نقشی دارند؟
انتخاب ساختمان داده مناسب، نقشی حیاتی در بهینهسازی عملکرد الگوریتم ایفا میکند. ساختمان های داده مختلفی مانند آرایهها، لیستها، پشتهها، صفها و درختان برای ذخیرهسازی و سازماندهی اطلاعات در الگوریتمها به کار میروند.
تحلیل پیچیدگی الگوریتم ها
- تحلیل پیچیدگی الگوریتم چیست؟
تحلیل پیچیدگی به بررسی میزان منابع مورد نیاز (مانند زمان و حافظه) برای اجرای یک الگوریتم میپردازد. این امر در انتخاب الگوریتم مناسب برای حل مسألهای خاص، نقشی حیاتی ایفا میکند.
- مفهوم Big O چیست؟
Big O نمادگذاری کارآمدی برای نشاندادن نحوه افزایش پیچیدگی الگوریتم با افزایش ورودی است. این نمادگذاری به شما کمک میکند تا الگوریتمهای کارآمدتر را شناسایی کنید.
طراحی الگوریتمهای کارآمد
در این بخش به بررسی دستههای اصلی الگوریتمها و کاربردهای هر دسته میپردازیم:
- الگوریتمهای جستجو: الگوریتمهای خطی، دودویی و درختی به ترتیب برای موارد محدود، مرتب شده و ساختارهای درختی مناسب هستند.
- الگوریتمهای مرتبسازی: الگوریتمهای سریع، ادغام و حبابی به ترتیب برای کاربردهای عمومی، دادههای بزرگ و موارد ساده به کار میروند.
- الگوریتمهای گراف: برای حل مسائلی که با ساختارهای گراف مرتبط هستند، مانند یافتن کوتاهترین مسیر یا بررسی وجود چرخه، به کار میروند.
- الگوریتمهای پویا: برای حل مسائلی که دارای زیرمسائل تکراری هستند، مناسب هستند. این الگوریتمها با ذخیره نتایج زیرمسائل، از محاسبات تکراری جلوگیری میکنند.
- الگوریتمهای تصادفی: از عنصر تصادف برای حل مسائلی که به طور قطعی قابل حل نیستند، استفاده میکنند.
منابع و ابزارهای ضروری
- کتابهای طراحی الگوریتم:
- مقدمهای بر الگوریتمها اثر تامس اچ. کورمن، چارلز ای. لیزرسون، رونالد ریوست و کلیفورد استاین
- دورههای آنلاین:
- Coursera
- edX
- کتابخانههای الگوریتم:
- کتابخانه الگوریتمها: https://github.com/TheAlgorithms
نکات کلیدی برای موفقیت در یادگیری الگوریتم
- تمرین مستمر: حل مسائل الگوریتمی به طور منظم، کلیدی برای درک عمیق مفاهیم و ارتقای مهارتهای حل مسئله است.
- مطالعه عمیق: اکتفا به منابع محدود و سطحی، شما را از تسلط بر الگوریتمها باز میدارد. به دنبال منابع عمیق و معتبر باشید و مفاهیم را به طور کامل درک کنید.
- تمرکز بر پایه و اساس: قبل از غرق شدن در الگوریتمهای پیچیده، بر مفاهیم بنیادی مانند ساختارهای داده و تحلیل پیچیدگی تسلط پیدا کنید.
- استفاده از ابزارهای مناسب: از ابزارهایی مانند کامپایلرها، مصور سازها و کتابخانههای الگوریتمی برای تسهیل یادگیری و ارتقای کارایی خود استفاده کنید.
- شرکت در انجمنهای آنلاین: با پیوستن به انجمنهای آنلاین مرتبط با الگوریتم، میتوانید با متخصصان دیگر تبادل نظر کرده و از تجربیات آنها بهرهمند شوید.
منابع مفید برای یادگیری بیشتر
فارسی:
- کتابها:
- مقدمهای بر الگوریتمها اثر تامس اچ. کورمن، چارلز ای. لیزرسون، رونالد ریوست و کلیفورد استاین (ترجمه فارسی)
- ساختارهای داده و الگوریتمها اثر عبدالحسین فربود
- الگوریتمها: رویکردی مدرن اثر سلیم سهیلی
- طراحی الگوریتم اثر محمد مهدی باجلان
انگلیسی:
- کتابها:
- Introduction to Algorithms by Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald Rivest, and Clifford Stein
- Data Structures and Algorithms in Java by Robert Lafore
- Algorithm Design by Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, and Michael H. Goldwasser
- دورههای آنلاین:
- Algorithms and Data Structures by Stanford University on Coursera: https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1
- The Algorithmist by MIT on edX: https://www.edx.org/learn/algorithms
- CS50’s Introduction to Computer Science by Harvard University on edX: https://www.edx.org/learn/computer-science/harvard-university-cs50-s-introduction-to-computer-science
- وبسایتها:
- GeeksforGeeks: https://www.geeksforgeeks.org/
- LeetCode: https://leetcode.com/
- HackerRank: https://www.hackerrank.com/
- انجمنها:
- Stack Overflow: https://stackoverflow.com/
- Reddit’s r/algorithms: https://www.reddit.com/r/algorithms/
- کتابها:
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.