فلش‌کارت‌های آموزشی شبکه‌های عصبی در شبیه‌سازی سیستم‌های ماده چگال

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی در شبیه‌سازی سیستم‌های ماده چگال

موضوع کلی: سیستم‌عامل‌ها و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: AI in Condensed Matter Physics Research Robotics

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ماده چگال و چالش‌های شبیه‌سازی
• 2. شبکه‌های عصبی: اصول اولیه و مبانی
• 3. یادگیری نظارت شده برای پیش‌بینی خواص ماده
• 4. یادگیری بدون نظارت برای کشف ساختارهای پنهان
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های تصویری ماده
• 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی ماده
• 7. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای تولید داده‌های ماده
• 8. خودرمزگذارها (Autoencoders) و کاهش ابعاد داده‌های ماده
• 9. نمایندگی یادگیری (Representation Learning) در فیزیک ماده چگال
• 10. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای کنترل شبیه‌سازی‌ها
• 11. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای شبیه‌سازی ساختارهای پیچیده
• 12. پیش‌بینی انرژی زمینه (Potential Energy Surface - PES) با شبکه‌های عصبی
• 13. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 14. شبیه‌سازی مونت‌کارلو با شبکه‌های عصبی
• 15. پیش‌بینی خواص الکترونیکی با شبکه‌های عصبی
• 16. پیش‌بینی خواص مغناطیسی با شبکه‌های عصبی
• 17. مدل‌سازی نقص‌ها و ناخالصی‌ها با شبکه‌های عصبی
• 18. تحلیل فاز و گذار فاز با شبکه‌های عصبی
• 19. شبیه‌سازی سیستم‌های درهم‌تنیده (Entangled Systems)
• 20. شناسایی فاز توپولوژیکی با شبکه‌های عصبی
• 21. بهینه‌سازی ساختار مواد با الگوریتم‌های تکاملی و شبکه‌های عصبی
• 22. استفاده از شبکه‌های عصبی در روش‌های تابع چگالی (DFT)
• 23. تسریع محاسبات با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 24. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای داده‌های ماده چگال
• 25. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای شبکه‌های عصبی
• 26. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های شبکه‌های عصبی
• 27. مقایسه روش‌های مختلف شبکه‌های عصبی در شبیه‌سازی ماده چگال
• 28. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی پایداری مواد
• 29. کاربرد شبکه‌های عصبی در کشف مواد جدید
• 30. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در شبیه‌سازی ماده چگال
• 31. داده‌های بزرگ (Big Data) و چالش‌های مربوط به آن‌ها
• 32. محاسبات ابری (Cloud Computing) برای شبیه‌سازی‌های سنگین
• 33. ابزارهای نرم‌افزاری و کتابخانه‌های شبکه‌های عصبی (TensorFlow, PyTorch)
• 34. مجموعه‌داده‌های موجود برای آموزش شبکه‌های عصبی در ماده چگال
• 35. تفسیرپذیری مدل‌های شبکه‌های عصبی (Explainable AI - XAI)
• 36. ملاحظات مربوط به تعمیم‌پذیری (Generalization) مدل‌ها
• 37. روش‌های کاهش سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 38. استفاده از شبکه‌های عصبی در شبیه‌سازی سیستم‌های خارج از تعادل
• 39. شبیه‌سازی پدیده‌های غیرخطی با شبکه‌های عصبی
• 40. کاربرد شبکه‌های عصبی در الکترونیک کوانتومی
• 41. شبیه‌سازی سیستم‌های با ابعاد پایین (نانومواد)
• 42. شبیه‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی الهام گرفته از ماده چگال