دوره مدل‌سازی هوشمند پدیده‌های فیزیکی و مهندسی با شبکه‌های عصبی فیزیک‌محور (PINNs) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی هوشمند پدیده‌های فیزیکی و مهندسی با شبکه‌های عصبی فیزیک‌محور (PINNs)

موضوع کلی: علوم محاسباتی و داده‌کاوی پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری ماشین علمی (Scientific Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محاسبات علمی و ضرورت مدل‌سازی هوشمند
• 2. آشنایی با شبکه‌های عصبی عمیق در مهندسی
• 3. معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی در فیزیک و مهندسی
• 4. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی فیزیک‌محور PINNs
• 5. ساختار ریاضی و معماری شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی فیزیکی
• 6. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در تقریب توابع فیزیکی
• 7. روش‌های بهینه‌سازی و نزول گرادیان در آموزش مدل‌های فیزیکی
• 8. مفهوم تابع هزینه و اعمال قیود فیزیکی در یادگیری
• 9. مشتق‌گیری خودکار و کاربرد آن در حل معادلات دیفرانسیل
• 10. تفاوت مدل‌های داده‌محور و مدل‌های فیزیک‌محور
• 11. شبکه‌های عصبی با مشتقات مرتبه بالا
• 12. تکنیک‌های نمونه‌برداری و نقاط هم‌محلی در دامنه‌های فیزیکی
• 13. مدل‌سازی جریان‌های سیال با شبکه‌های عصبی
• 14. حل معادلات ناویر-استوکس با رویکرد هوشمند
• 15. مدل‌سازی انتقال حرارت و انتشار دما در محیط‌های متخلخل
• 16. پیش‌بینی رفتار سازه‌های مهندسی تحت بارهای دینامیکی
• 17. حل معکوس معادلات دیفرانسیل برای تخمین پارامترهای فیزیکی
• 18. تخمین ضرایب مجهول در مدل‌های مهندسی با استفاده از داده‌های حسگر
• 19. تحلیل حساسیت و پایداری در مدل‌های یادگیری ماشین علمی
• 20. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های عددی
• 21. روش‌های یادگیری انتقالی در بهبود دقت مدل‌های فیزیکی
• 22. کاربرد شبکه‌های عصبی در حل مسائل مقدار مرزی و اولیه
• 23. تجزیه دامنه‌های پیچیده هندسی برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 24. ارزیابی دقت و اعتبارسنجی مدل‌های PINNs در مقایسه با روش‌های عددی کلاسیک
• 25. بهینه‌سازی محاسباتی و کاهش هزینه اجرا در شبیه‌سازی‌های سنگین
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های فیزیک‌محور با کتابخانه‌های تخصصی پایتون
• 27. مدل‌سازی پدیده‌های غیرخطی در سامانه‌های کنترل مهندسی
• 28. تحلیل ارتعاشات و پاسخ‌های فرکانسی در سیستم‌های مکانیکی
• 29. شبیه‌سازی فرآیندهای الکترومغناطیسی با مدل‌های عصبی
• 30. یکپارچه‌سازی داده‌های تجربی آزمایشگاهی با مدل‌های نظری
• 31. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های مهندسی برای آموزش مدل‌ها
• 32. مدل‌سازی انتشار امواج در محیط‌های ناهمگن
• 33. بهبود همگرایی در آموزش شبکه‌های عصبی عمیق فیزیک‌محور
• 34. تکنیک‌های تنظیم‌سازی و جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های فیزیکی
• 35. کاربرد هوش مصنوعی در پایش سلامت سازه‌های حیاتی کشور
• 36. مدل‌سازی هوشمند در بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنایع
• 37. چالش‌های پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری در مسائل بزرگ‌مقیاس صنعتی
• 38. توسعه ابزارهای شبیه‌ساز هوشمند در محیط‌های مهندسی
• 39. مستندسازی علمی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های محاسباتی
• 40. چشم‌انداز آینده یادگیری ماشین علمی در بومی‌سازی فناوری‌های پیشرفته