دوره ChemELLM: انقلابی در مهندسی شیمی با هوش مصنوعی (از آزمایشگاه تا صنعت) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ChemELLM: انقلابی در مهندسی شیمی با هوش مصنوعی (از آزمایشگاه تا صنعت)

موضوع کلی: هوش مصنوعی در مهندسی شیمی

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در فناوری مهندسی شیمی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به هوش مصنوعی در مهندسی شیمی
• 2. تاریخچه مختصر هوش مصنوعی و مهندسی شیمی
• 3. مروری بر تکامل مدل‌های زبانی
• 4. اهمیت داده‌ها و اطلاعات در مهندسی شیمی
• 5. چالش‌های دانش در مهندسی شیمی
• 6. مفهوم مهندسی شیمی مبتنی بر دانش
• 7. مقدمه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 8. معماری‌های کلیدی LLMs (ترنسفورمر، اتو-اندر)
• 9. نحوه آموزش LLMs (یادگیری نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
• 10. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 11. توکن‌سازی و جاسازی کلمات
• 12. درک زبان طبیعی (NLU)
• 13. تولید زبان طبیعی (NLG)
• 14. کاربردهای عمومی LLMs
• 15. محدودیت‌های LLMs در حوزه‌های تخصصی
• 16. ضرورت مدل‌های تخصصی مهندسی شیمی
• 17. معرفی ChemELLM: سیستم LLM برای مهندسی شیمی
• 18. اهداف و دامنه ChemELLM
• 19. معماری پیشنهادی ChemELLM (بر اساس مقاله)
• 20. منابع داده برای آموزش ChemELLM
• 21. انواع داده‌های مهندسی شیمی (مقالات، گزارش‌ها، داده‌های تجربی)
• 22. فرآیندهای پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 23. استراتژی‌های جمع‌آوری داده‌های تخصصی
• 24. پیش‌پردازش متنی برای داده‌های مهندسی شیمی
• 25. آموزش پایه LLM با داده‌های عمومی
• 26. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs با داده‌های مهندسی شیمی
• 27. تکنیک‌های تنظیم دقیق (LoRA، adapters)
• 28. ارزیابی عملکرد LLMs در مهندسی شیمی
• 29. معیارهای ارزیابی سنتی NLP
• 30. معیارهای ارزیابی تخصصی مهندسی شیمی
• 31. مدل‌سازی فرآیندهای شیمیایی
• 32. شبیه‌سازی فرآیند با استفاده از LLMs
• 33. پیش‌بینی خواص مواد
• 34. طراحی و بهینه‌سازی فرآیند
• 35. تشخیص و عیب‌یابی تجهیزات
• 36. نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
• 37. مدیریت ریسک و ایمنی در فرآیندها
• 38. کمک به تصمیم‌گیری مهندسی
• 39. جستجوی اطلاعات تخصصی و مقالات علمی
• 40. خلاصه‌سازی مقالات و گزارش‌های فنی
• 41. استخراج اطلاعات از مستندات فنی
• 42. پاسخگویی به سوالات تخصصی مهندسی شیمی
• 43. تولید مستندات فنی و گزارش‌ها
• 44. مستندسازی فرآیندها و دستورالعمل‌ها
• 45. کمک به آموزش و یادگیری مهندسان
• 46. توسعه دستیارهای هوشمند مهندسی
• 47. کاربرد LLMs در آزمایشگاه
• 48. طراحی آزمایش‌های شیمیایی
• 49. پیش‌بینی نتایج آزمایش‌ها
• 50. تجزیه و تحلیل داده‌های آزمایشگاهی
• 51. تفسیر نتایج تجربی
• 52. دستیار پژوهشی برای دانشمندان
• 53. کاربرد LLMs در صنعت
• 54. اتوماسیون وظایف تکراری
• 55. بهینه‌سازی تولید
• 56. مدیریت زنجیره تامین
• 57. کنترل کیفیت محصولات
• 58. پایش و کنترل فرآیندها در زمان واقعی
• 59. ارتباط با سیستم‌های SCADA و DCS
• 60. کاربرد LLMs در جنبه‌های خاص مهندسی شیمی
• 61. کاتالیست‌ها و طراحی آنها
• 62. سینتیک و ترمودینامیک واکنش‌ها
• 63. مهندسی جداسازی (تقطیر، استخراج)
• 64. مهندسی مواد و پلیمرها
• 65. مهندسی محیط زیست و پایداری
• 66. نانوتکنولوژی در مهندسی شیمی
• 67. بیوتکنولوژی صنعتی
• 68. مدیریت انرژی در فرآیندها
• 69. حلال‌ها و انتخاب آنها
• 70. شیمی سبز و طراحی فرآیندها
• 71. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های پیچیده
• 72. داده‌های حجیم (Big Data) در مهندسی شیمی
• 73. یادگیری ماشینی برای تحلیل داده‌های مهندسی
• 74. تکنیک‌های یادگیری عمیق در مهندسی شیمی
• 75. تجسم داده‌ها با کمک LLMs
• 76. یکپارچه‌سازی LLMs با ابزارهای مهندسی شیمی
• 77. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی فرآیند
• 78. نرم‌افزارهای CFD (دینامیک سیالات محاسباتی)
• 79. نرم‌افزارهای CAD (طراحی به کمک رایانه)
• 80. پلتفرم‌های مدیریت داده‌های آزمایشگاهی (LIMS)
• 81. پلتفرم‌های مدیریت چرخه عمر محصول (PLM)
• 82. چالش‌های اخلاقی و امنیتی در استفاده از LLMs
• 83. حریم خصوصی داده‌ها
• 84. سوگیری در مدل‌ها
• 85. قابلیت تفسیر (Explainability) مدل‌ها
• 86. مسئولیت‌پذیری در استفاده از نتایج LLMs
• 87. نیاز به ارزیابی مستمر و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 88. مسائل مربوط به مالکیت معنوی
• 89. توسعه مدل‌های LLM منبع باز برای مهندسی شیمی
• 90. فریم‌ورک‌های توسعه LLM (TensorFlow, PyTorch)
• 91. نرم‌افزارهای تخصصی برای مهندسی شیمی
• 92. آینده LLMs در مهندسی شیمی
• 93. همکاری انسان و هوش مصنوعی
• 94. نقش LLMs در مهندسی شیمی آینده
• 95. روندها و نوآوری‌های پیش رو
• 96. مطالعات موردی موفق از کاربرد LLMs
• 97. تجربه عملی با ChemELLM (دمو)
• 98. ساخت و استقرار مدل‌های تخصصی
• 99. تنظیمات پیشرفته و نکات کاربردی
• 100. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی برای مهندسی شیمی