دوره کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در پیش‌بینی میدان‌های نیرو و شبیه‌سازی‌های مولکولی با رویکرد غیرموضعی (Non-Locality) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در پیش‌بینی میدان‌های نیرو و شبیه‌سازی‌های مولکولی با رویکرد غیرموضعی (Non-Locality)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌سازی محاسباتی در علوم مواد و شیمی کوانتومی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی شبیه‌سازی‌های مولکولی و ضرورت مدل‌سازی میدان‌های نیرو
• 2. مروری بر پتانسیل‌های کلاسیک و محدودیت‌های تقریب‌های موضعی
• 3. مفاهیم پایه در مکانیک کوانتوم و نقش الکترون‌ها در تعیین انرژی سیستم
• 4. معرفی شبکه های عصبی عمیق در شیمی محاسباتی
• 5. ساختار داده‌ها و توصیف‌گرهای مولکولی برای ورودی شبکه عصبی
• 6. چالش‌های یادگیری ماشین در تقریب سطوح انرژی پتانسیل
• 7. مفهوم غیرموضعی بودن در تعاملات بین‌مولکولی و نیروهای بین‌اتمی
• 8. معماری شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای پیش‌بینی ویژگی‌های ساختاری
• 9. استفاده از توابع پایه شعاعی و کروی در مدل‌سازی برهم‌کنش‌های اتمی
• 10. پیاده‌سازی تقریب‌های غیرموضعی در مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. تکنیک‌های کاهش ابعاد و استخراج ویژگی در فضای پیکربندی مولکولی
• 12. شبکه‌های عصبی با ویژگی‌های تقارن‌محور در پیش‌بینی میدان‌های نیرو
• 13. تحلیل پایداری و همگرایی در شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی مبتنی بر شبکه عصبی
• 14. روش‌های آموزش مدل با استفاده از مجموعه داده‌های محاسبات کوانتومی
• 15. مدیریت اثرات دوربرد (Long-range) در میدان‌های نیرو با رویکرد غیرموضعی
• 16. بهینه‌سازی توابع هزینه برای افزایش دقت در پیش‌بینی نیروهای اتمی
• 17. استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning) در شیمی محاسباتی
• 18. بررسی نقش پتانسیل‌های چند‌بدنه در مدل‌های عصبی پیشرفته
• 19. ارزیابی عملکرد مدل در پیش‌بینی خواص ترمودینامیکی مواد
• 20. روش‌های پیاده‌سازی موازی‌سازی در شبیه‌سازی‌های مولکولی مقیاس بزرگ
• 21. چالش‌های محاسباتی در مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده زیستی و مواد نانو
• 22. تکنیک‌های نظارت بر خطای مدل در پیش‌بینی ساختارهای ناشناخته
• 23. روش‌های یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین با نرم‌افزارهای استاندارد شبیه‌سازی مولکولی
• 24. اعتبارسنجی مدل‌های غیرموضعی با داده‌های تجربی و محاسبات DFT
• 25. کاربرد مدل‌های غیرموضعی در طراحی مواد جدید و کاتالیزورها
• 26. اخلاق در پژوهش‌های هوش مصنوعی و ضرورت دقت علمی در شبیه‌سازی‌های مهندسی
• 27. آینده‌نگری در توسعه میدان‌های نیرو مبتنی بر هوش مصنوعی در ایران
• 28. مستندسازی و استانداردهای گزارش‌دهی در مدل‌سازی‌های محاسباتی
• 29. بهره‌گیری از زیرساخت‌های محاسباتی بومی برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. پروژه نهایی: طراحی و ارزیابی یک مدل میدان نیرو برای سیستم‌های مولکولی منتخب