دوره طراحی الگورتیم

0

در دنیای امروز، حل مسئله به یک مهارت ضروری تبدیل شده است. از علوم کامپیوتر و مهندسی گرفته تا علوم انسانی و تجارت، توانایی تجزیه و تحلیل مسائل پیچیده و یافتن راه حل های کارآمد، کلید موفقیت است. دوره طراحی الگوریتم به شما در تسلط بر این مهارت کلیدی کمک می کند.

دسته:

توضیحات

آفلاین

اساتید مجرب

آموزش رایگان

20 ساعت

درس دانشگاه

تمرین کاربردی

چه مهارت هایی کسب خواهید کرد؟

مزایای یادگیری طراحی الگوریتم

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

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

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:

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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “دوره طراحی الگورتیم”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *