دوره یادگیری ماشین در فیزیک ماده چگال: از تئوری تا پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در فیزیک ماده چگال: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: فیزیک

موضوع میانی: فیزیک ماده چگال

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن در فیزیک
• 2. مروری بر مفاهیم کلیدی فیزیک ماده چگال
• 3. آشنایی با پایتون برای فیزیکدانان
• 4. مبانی جبر خطی و آمار برای یادگیری ماشین
• 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی: معماری و آموزش
• 6. رگرسیون خطی و چندگانه در تحلیل داده‌های فیزیکی
• 7. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی فازها
• 8. روش‌های خوشه‌بندی: K-Means و Hierarchical Clustering
• 9. کاهش ابعاد: PCA و t-SNE برای داده‌های با ابعاد بالا
• 10. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی در پیش‌بینی خواص مواد
• 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی و رگرسیون
• 12. یادگیری تقویتی و کاربرد آن در بهینه‌سازی ساختار مواد
• 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تشخیص الگو در تصاویر مواد
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های سری زمانی
• 15. خودرمزگذارها (Autoencoders) برای یادگیری نمایش‌های فشرده
• 16. مدل‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید ساختارهای جدید مواد
• 17. یادگیری عمیق گراف (Graph Neural Networks) برای مواد نامنظم
• 18. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص فاز و انتقال فاز
• 19. پیش‌بینی خواص الکترونیکی مواد با یادگیری ماشین
• 20. پیش‌بینی خواص مکانیکی مواد با یادگیری ماشین
• 21. تحلیل طیف‌های پراکندگی با استفاده از یادگیری ماشین
• 22. یادگیری ماشین در شبیه‌سازی‌های مونت‌کارلو کوانتومی
• 23. یادگیری ماشین در نظریه تابعی چگالی (DFT)
• 24. یادگیری ماشین برای حل معادله شرودینگر
• 25. یادگیری ماشین در دینامیک مولکولی
• 26. یادگیری ماشین در مطالعه سیستم‌های بی‌نظم
• 27. یادگیری ماشین در مطالعه مواد توپولوژیکی
• 28. یادگیری ماشین برای کشف مواد جدید
• 29. یادگیری فعال (Active Learning) برای اکتشاف کارآمد مواد
• 30. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در فیزیک ماده چگال
• 31. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در فیزیک
• 32. روش‌های اعتبارسنجی مدل و ارزیابی عملکرد
• 33. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری ماشین در فیزیک ماده چگال
• 34. پیاده‌سازی عملی پروژه‌های یادگیری ماشین در فیزیک ماده چگال
• 35. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین محبوب (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• 36. کار با مجموعه‌داده‌های بزرگ در فیزیک ماده چگال
• 37. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 38. یادگیری ماشین ابری و محاسبات توزیع‌شده
• 39. اخلاق و مسئولیت در استفاده از یادگیری ماشین در علم مواد