فلش‌کارت‌های آموزشی حل‌کننده‌های SAT در دنیای واقعی: از مدارهای دیجیتال تا هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حل‌کننده‌های SAT در دنیای واقعی: از مدارهای دیجیتال تا هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: Satisfiability (SAT) Solvers

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر مسائل ارضای محدودیت
• 2. فصل ۲: مبانی منطق گزاره‌ای
• 3. فصل ۳: ساختار دستور زبان CNF
• 4. فصل ۴: تاریخچه مختصر حل‌کننده‌های SAT
• 5. فصل ۵: الگوریتم‌های DPLL پایه
• 6. فصل ۶: تکنیک‌های تقسیم و تحلیل
• 7. فصل ۷: بازیابی عقب‌گرد و دانش
• 8. فصل ۸: بازنگری در DPLL: UP و CDCL
• 9. فصل ۹: واژگان CDCL: تصمیم‌گیری و یادگیری
• 10. فصل ۱۰: یادگیری بندهای غیرمحتمل
• 11. فصل ۱۱: ساختار داده‌ها برای حل‌کننده‌های SAT
• 12. فصل ۱۲: انواع داده‌های درختی
• 13. فصل ۱۳: لیست‌های پیوندی و گره‌ها
• 14. فصل ۱۴: پیاده‌سازی عملی DPLL
• 15. فصل ۱۵: بهینه‌سازی پیاده‌سازی DPLL
• 16. فصل ۱۶: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 17. فصل ۱۷: نمایش دانش در AI
• 18. فصل ۱۸: استدلال منطقی در AI
• 19. فصل ۱۹: کاربرد SAT در مسائل AI
• 20. فصل ۲۰: برنامه‌ریزی در AI و SAT
• 21. فصل ۲۱: حل مسئله با SAT
• 22. فصل ۲۲: طراحی بازی‌ها با SAT
• 23. فصل ۲۳: زمان‌بندی وظایف با SAT
• 24. فصل ۲۴: تأیید مدل در AI
• 25. فصل ۲۵: کاربرد SAT در شبکه‌های بیزی
• 26. فصل ۲۶: استدلال در شبکه‌های بیزی
• 27. فصل ۲۷: مدل‌سازی زبان طبیعی با SAT
• 28. فصل ۲۸: استخراج اطلاعات با SAT
• 29. فصل ۲۹: مقدمه‌ای بر مدارهای دیجیتال
• 30. فصل ۳۰: گیت‌های منطقی پایه
• 31. فصل ۳۱: توابع منطقی و نمایش آن‌ها
• 32. فصل ۳۲: جبر بول و ساده‌سازی
• 33. فصل ۳۳: طراحی مدارهای ترکیبی
• 34. فصل ۳۴: طراحی مدارهای ترتیبی
• 35. فصل ۳۵: ماشین‌های حالت متناهی (FSM)
• 36. فصل ۳۶: کاربرد SAT در طراحی سخت‌افزار
• 37. فصل ۳۷: تأیید مدار با SAT
• 38. فصل ۳۸: یافتن خطا در مدارهای دیجیتال
• 39. فصل ۳۹: بهینه‌سازی مدارهای دیجیتال
• 40. فصل ۴۰: بررسی حالت‌های مدار
• 41. فصل ۴۱: مقدمه‌ای بر پیچیدگی محاسباتی
• 42. فصل ۴۲: کلاس‌های پیچیدگی P و NP
• 43. فصل ۴۳: NP-کامل بودن SAT
• 44. فصل ۴۴: پیامدهای NP-کامل بودن
• 45. فصل ۴۵: راه‌حل‌های تقریبی برای SAT
• 46. فصل ۴۶: الگوریتم‌های تصادفی برای SAT
• 47. فصل ۴۷: الگوریتم‌های جستجوی محلی
• 48. فصل ۴۸: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 49. فصل ۴۹: طبقه‌بندی و رگرسیون
• 50. فصل ۵۰: درخت‌های تصمیم
• 51. فصل ۵۱: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 52. فصل ۵۲: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 53. فصل ۵۳: کاربرد SAT در یادگیری ماشین
• 54. فصل ۵۴: انتخاب ویژگی با SAT
• 55. فصل ۵۵: یادگیری قوانین استنتاجی
• 56. فصل ۵۶: آموزش مدل‌های احتمالی
• 57. فصل ۵۷: استنتاج با شبکه‌های بیزی
• 58. فصل ۵۸: شبکه‌های عصبی و SAT
• 59. فصل ۵۹: یادگیری پارامترهای مدل
• 60. فصل ۶۰: استدلال در مدل‌های یادگیری
• 61. فصل ۶۱: مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
• 62. فصل ۶۲: مسائل بهینه‌سازی خطی
• 63. فصل ۶۳: بهینه‌سازی عدد صحیح
• 64. فصل ۶۴: کاربرد SAT در بهینه‌سازی
• 65. فصل ۶۵: تخصیص منابع با SAT
• 66. فصل ۶۶: زمان‌بندی بهینه با SAT
• 67. فصل ۶۷: مسیریابی با SAT
• 68. فصل ۶۸: جستجوی بهینه سراسری
• 69. فصل ۶۹: بهینه‌سازی در رباتیک
• 70. فصل ۷۰: سیستم‌های توصیه‌گر و SAT
• 71. فصل ۷۱: مقدمه‌ای بر تأیید نرم‌افزار
• 72. فصل ۷۲: تأیید مبتنی بر مدل
• 73. فصل ۷۳: آزمایش مبتنی بر مدل
• 74. فصل ۷۴: کاربرد SAT در تأیید نرم‌افزار
• 75. فصل ۷۵: یافتن خطا در کد
• 76. فصل ۷۶: بررسی نیازمندی‌ها
• 77. فصل ۷۷: پوشش کد با SAT
• 78. فصل ۷۸: تأیید برنامه‌های موازی
• 79. فصل ۷۹: مقدمه‌ای بر رمزنگاری
• 80. فصل ۸۰: توابع هش و رمزنگاری متقارن
• 81. فصل ۸۱: رمزنگاری نامتقارن
• 82. فصل ۸۲: کاربرد SAT در رمزنگاری
• 83. فصل ۸۳: تجزیه اعداد بزرگ
• 84. فصل ۸۴: یافتن کلیدهای مخفی
• 85. فصل ۸۵: بررسی صحت الگوریتم‌ها
• 86. فصل ۸۶: حمله به امضاهای دیجیتال
• 87. فصل ۸۷: مقدمه‌ای بر زیست‌شناسی محاسباتی
• 88. فصل ۸۸: مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی
• 89. فصل ۸۹: تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک
• 90. فصل ۹۰: کاربرد SAT در زیست‌شناسی
• 91. فصل ۹۱: کشف دارو با SAT
• 92. فصل ۹۲: مدل‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی
• 93. فصل ۹۳: تجزیه و تحلیل پروتئینی
• 94. فصل ۹۴: مقدمه‌ای بر تئوری بازی‌ها
• 95. فصل ۹۵: تعادل نش و کاربردهای آن
• 96. فصل ۹۶: کاربرد SAT در تئوری بازی‌ها
• 97. فصل ۹۷: تحلیل استراتژیک
• 98. فصل ۹۸: طراحی مکانیزم‌ها
• 99. فصل ۹۹: کاربردهای نوظهور SAT
• 100. فصل ۱۰۰: چشم‌انداز آینده حل‌کننده‌های SAT