دوره شتاب‌دهی به طراحی مواد نوین با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف بلوری (CGNN) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی به طراحی مواد نوین با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف بلوری (CGNN)

موضوع کلی: علوم محاسباتی و مهندسی مواد

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در طراحی مواد پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی طراحی مواد در علوم محاسباتی
• 2. آشنایی با ساختار بلوری و توصیف‌گرهای مواد
• 3. چالش‌های محاسباتی در پیش‌بینی خواص مواد
• 4. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای مهندسی مواد
• 5. معرفی شبکه‌های عصبی گراف و کاربرد آن‌ها در شیمی کوانتومی
• 6. ساختار داده‌های بلوری برای مدل‌سازی محاسباتی
• 7. تبدیل ساختار اتمی به گراف‌های متصل
• 8. توابع ویژگی و توصیف‌گرهای هندسی در شبکه‌های گراف بلوری
• 9. معماری شبکه‌های عصبی گراف بلوری (CGNN)
• 10. الگوریتم‌های پیام‌رسانی در شبکه‌های عصبی گراف
• 11. آماده‌سازی مجموعه داده‌های ساختار مواد (Materials Project)
• 12. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی داده‌های بلوری
• 13. مدل‌سازی پیوندهای شیمیایی در فضای گراف
• 14. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی در مدل‌های پیش‌بینی مواد
• 15. آموزش مدل‌های CGNN برای پیش‌بینی انرژی تشکیل
• 16. تخمین پایداری فازهای بلوری با استفاده از یادگیری ماشین
• 17. پیش‌بینی خواص الکترونیکی مواد با شبکه‌های گراف
• 18. تحلیل شکاف باند انرژی با مدل‌های هوشمند
• 19. پیش‌بینی خواص مکانیکی مواد نوین
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در علوم مواد
• 21. معیارهای دقت و خطا در مدل‌سازی مواد
• 22. رفع بیش‌برازش در آموزش شبکه‌های عصبی گراف
• 23. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های CGNN
• 24. کاربرد هوش مصنوعی در کشف مواد با ساختار جدید
• 25. استراتژی‌های یادگیری انتقالی در مهندسی مواد
• 26. تلفیق داده‌های تجربی و محاسباتی در مدل‌های پیش‌بینی
• 27. مدل‌سازی مواد ابررسانا با یادگیری ماشین
• 28. طراحی مواد برای ذخیره‌سازی انرژی و باتری‌های پیشرفته
• 29. استفاده از هوش مصنوعی در بهینه‌سازی کاتالیست‌ها
• 30. کاهش هزینه‌های محاسباتی در شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی
• 31. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در کشف مواد
• 32. تحلیل حساسیت ورودی‌ها در شبکه‌های عصبی بلوری
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های CGNN در جریان کاری مهندسی مواد
• 34. آینده هوش مصنوعی در طراحی مواد هوشمند و خودکار
• 35. اخلاق در پژوهش‌های محاسباتی و رعایت استانداردهای علمی
• 36. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک شبکه عصبی گراف برای یک کلاس خاص از مواد
• 37. گزارش‌نویسی و مستندسازی نتایج محاسباتی در علوم مواد