اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی نکات پیشرفته در طراحی زیربرنامه‌ها

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 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 نکات پیشرفته در طراحی زیربرنامه‌ها

موضوع کلی: برنامه‌نویسی و مدیریت داده در بی‌بی‌سی میکرومپیوتر

موضوع میانی: برنامه‌نویسی ماژولار و زیربرنامه‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. اصول طراحی توابع و رویه‌ها
  • 2. ساختار داده‌های پایه در برنامه‌نویسی
  • 3. مفاهیم اولیه الگوریتم‌ها و فلوچارت‌ها
  • 4. نمایش اعداد در حافظه کامپیوتر
  • 5. مدیریت حافظه در زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 6. توابع بازگشتی و کاربردهای آن
  • 7. پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌ها
  • 8. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های خطی
  • 9. آرایه‌ها و کاربردهای پیشرفته آن‌ها
  • 10. لیست‌های پیوندی یک‌طرفه و دوطرفه
  • 11. پشته‌ها و صف‌ها با استفاده از لیست‌های پیوندی
  • 12. صف‌های اولویت و کاربردهای آن
  • 13. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های درختی
  • 14. درخت‌های دودویی جستجو
  • 15. درخت‌های متوازن (AVL و Red-Black)
  • 16. هرم‌ها و کاربردهای آن‌ها
  • 17. گراف‌ها و نمایش آن‌ها (ماتریس و لیست مجاورت)
  • 18. پیمایش گراف (BFS و DFS)
  • 19. کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌ها (Dijkstra و Floyd-Warshall)
  • 20. کوچکترین درخت پوشا (Prim و Kruskal)
  • 21. مقدمه‌ای بر توابع hashing
  • 22. تکنیک‌های حل تصادم در جدول‌های هش
  • 23. توابع Hash پیشرفته و کاربردها
  • 24. الگوریتم‌های مرتب‌سازی مقدماتی (Bubble, Insertion, Selection)
  • 25. الگوریتم‌های مرتب‌سازی پیشرفته (Merge, Quick, Heap)
  • 26. مرتب‌سازی خارجی (External Sorting)
  • 27. الگوریتم‌های جستجو (خطی، دودویی)
  • 28. جستجوی پیشرفته و کاربردها
  • 29. مقدمه‌ای بر طراحی الگوریتم‌های پویا (Dynamic Programming)
  • 30. مسائل بهینه‌سازی با برنامه‌نویسی پویا
  • 31. مسائل ترکیبیاتی با برنامه‌نویسی پویا
  • 32. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
  • 33. مسائل بهینه‌سازی با الگوریتم‌های حریصانه
  • 34. مقدمه‌ای بر نظریه پیچیدگی الگوریتمی
  • 35. کلاس‌های پیچیدگی P و NP
  • 36. کاهش مسائل (Reductions)
  • 37. مسائل NP-Complete و NP-Hard
  • 38. الگوریتم‌های تقریبی
  • 39. مقدمه‌ای بر طراحی موازی الگوریتم‌ها
  • 40. الگوریتم‌های موازی برای مرتب‌سازی
  • 41. الگوریتم‌های موازی برای پیمایش گراف
  • 42. مقدمه‌ای بر طراحی توزیع‌شده الگوریتم‌ها
  • 43. الگوریتم‌های اجماع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 44. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تصادفی
  • 45. کاربرد الگوریتم‌های تصادفی در بهینه‌سازی
  • 46. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی ترکیبیاتی
  • 47. مسائل زمان‌بندی و تخصیص منابع
  • 48. مسائل مسیریابی و حمل و نقل
  • 49. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی شبکه‌های کامپیوتری
  • 50. الگوریتم‌های مسیریابی در شبکه‌های پویا
  • 51. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 52. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 53. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 54. الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)
  • 55. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 56. الگوریتم‌های استخراج اطلاعات
  • 57. الگوریتم‌های ترجمه ماشینی
  • 58. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 59. الگوریتم‌های تشخیص تصویر
  • 60. الگوریتم‌های تشخیص چهره
  • 61. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. الگوریتم‌های فیلترینگ مشارکتی
  • 63. الگوریتم‌های مبتنی بر محتوا
  • 64. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های رمزنگاری
  • 65. رمزنگاری متقارن و نامتقارن
  • 66. الگوریتم‌های امضای دیجیتال
  • 67. مقدمه‌ای بر امنیت الگوریتم‌ها
  • 68. حملات رایج به الگوریتم‌ها
  • 69. روش‌های مقابله با حملات
  • 70. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های محاسبات علمی
  • 71. حل عددی معادلات دیفرانسیل
  • 72. روش‌های بهینه‌سازی عددی
  • 73. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های گرافیکی
  • 74. رندرینگ سه‌بعدی
  • 75. انیمیشن کامپیوتری
  • 76. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های پایگاه داده
  • 77. طراحی ایندکس‌ها
  • 78. بهینه‌سازی کوئری‌ها
  • 79. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی
  • 80. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 81. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 82. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 83. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 84. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 85. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های پردازش سیگنال
  • 86. تبدیل فوریه و کاربردهای آن
  • 87. فیلترهای دیجیتال
  • 88. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 89. سیستم‌های خبره
  • 90. جستجو در فضای حالت
  • 91. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های بیوانفورماتیک
  • 92. هم‌ترازی توالی‌ها
  • 93. پیش‌بینی ساختار پروتئین
  • 94. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های محاسبات علمی در مهندسی
  • 95. شبیه‌سازی پدیده‌های فیزیکی
  • 96. تحلیل داده‌های مهندسی
  • 97. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تحلیل سری‌های زمانی
  • 98. پیش‌بینی روندها
  • 99. شناسایی الگوها
  • 100. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های بهینه‌سازی چندهدفه
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.