کتاب صوتی کاربرد هوش مصنوعی در کشف و طراحی مواد کوانتومی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد هوش مصنوعی در کشف و طراحی مواد کوانتومی پیشرفته

موضوع کلی: توسعه بازی موبایل با فریم‌ورک Cocos2d-iPhone

موضوع میانی: AI for Quantum Materials

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مواد کوانتومی و نقش هوش مصنوعی در اکتشاف آن‌ها
• 2. دسته‌بندی مواد کوانتومی: توپولوژیکی، ابررسانا، ۲ بعدی و الکترون‌های همبسته
• 3. بنیان‌های مکانیک کوانتومی لازم برای طراحی مواد
• 4. تابع موج، چگالی الکترونی و پایه‌های محاسباتی مواد
• 5. تقریب کثیف‌ابهام‌زایی (DFT) و کاربرد در مواد کوانتومی
• 6. محدودیت‌های DFT و نیاز به روش‌های پس‌از DFT
• 7. روش‌های پیشرفته: GW، DMFT و coupled cluster
• 8. شبکه‌های بلوخ و محاسبات نواری الکترونی
• 9. مدل‌های هابرد و تاندار-لیتینگر برای سیستم‌های قوی همبسته
• 10. یادگیری ماشین برای حل معادله دیراک و شرودینگر
• 11. بیوانگاری داده‌های بلوری: فضاهای متقارن و گروه‌های فضا
• 12. توصیف‌کننده‌های ساختاری و فینگرپرینت‌های بلوری
• 13. فینگرپرینت‌های محلی: SOAP، ACSF و می‌تاژ
• 14. توصیف‌کننده‌های الکترونی: DOS، بُندها و تقارن
• 15. کتابخانه‌های داده‌ای بزرگ مواد: Materials Project، AFLOW، ICSD
• 16. استخراج و پیش‌پردازش داده‌های بلوری مقیاس بزرگ
• 17. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خواص الکترونیکی و فیزیکی
• 18. طبقه‌بندی فازهای کوانتومی با ML
• 19. شبکه‌های عصبی چندلایه و خروجی چندبعدی برای مواد
• 20. شبکه‌های کانولوشنی گراف (GNN) و کاربرد در جامدات
• 21. گراف بلوری و معماری CGCNN و MEGNet
• 22. تبدیل اسپکترال روی گراف‌های بلوری
• 23. مدل‌های پیام‌رسانی پیامی (Message Passing) برای اتم‌ها
• 24. مدل‌های پیش‌ساخته ساختاری: CHGNet، M3GNet، ALIGNN
• 25. مدل‌های پیش‌ساخته مولکولی و تعمیم به جامدات
• 26. مدل‌های ترنسفورمر برای بلورات و مواد
• 27. توجه‌وزنی سه‌بعدی و مدل Crystal Transformer
• 28. مدل‌سازی چندمقیاسی: از اتم تا جامد
• 29. یادگیری نشتی: از DFT به مدل‌های کلاسیک
• 30. یادگیری چندپایه و داده‌های کم‌هزینه
• 31. بهینه‌سازی بیزی برای جستجوی فضای مواد
• 32. یادگیری فعال (Active Learning) در اکتشاف مواد
• 33. انتخاب مجموعه آموزشی با عدم قطعیت و نقطه سوخته
• 34. بهینه‌سازی توپولوژیکی فضای مواد با Bayesian Optimization
• 35. مدل‌های چگالی احتمالی برای پیش‌بینی فاز
• 36. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در طراحی معکوس مواد
• 37. اتوانکودرها و یادگیری نمایش ساختاری بلور
• 38. مدل‌های انتشار (Diffusion) برای تولید بلور و مواد
• 39. فریمورکهای طراحی معکوس: MaterialGAN، CrysGen
• 40. بهینه‌سازی همزمان چند هدف در فضای مواد کوانتومی
• 41. پیش‌بینی ابررسانایی با مدل‌های عمیق
• 42. شناسایی ابررساناهای دمای اتاق با AI
• 43. پیش‌بینی مواد توپولوژیکی و اینواناریانت‌های طوبولوژیکی
• 44. طبقه‌بندی اینسل‌های توپولوژیکی با GNN
• 45. پیش‌بینی مواد دو بعدی و لایه‌های واندروال
• 46. پیش‌بینی خواص مکانیکی و الاستیسیته کوانتومی
• 47. پیش‌بینی ضریب دیالکتریک و پاسخ غیرخطی
• 48. پیش‌بینی جذب فوتونی و نوار انرژی
• 49. طراحی کاتالیزورهای کوانتومی با یادگیری ماشین
• 50. بهینه‌سازی الکتروکاتالیز با مدل‌های عمیق
• 51. پیش‌بینی مواد کاتالیز برای شکست پیوند H₂
• 52. مواد کهنسالی و پایداری محاسباتی با AI
• 53. پیش‌بینی دما و فشار بحرانی فازها
• 54. نقشه‌های فاز و یادگیری ماشین
• 55. شناسایی تغییرات فازی با شبکه‌های عصبی
• 56. مدل‌سازی نقص‌ها و دوپانگ در بلورها
• 57. اثر نقص بر خواص الکترونیکی و پیش‌بینی AI
• 58. جستجوی اسپینترونیک با یادگیری ماشین
• 59. پیش‌بینی مومنت مغناطیسی و ترتیب اسپین
• 60. کیوبیت‌های توپولوژیکی و شناسایی ماده با AI
• 61. ترکیب کامپیوتینگ کوانتومی و یادگیری ماشین
• 62. خورشیدی‌سازی و مواد فتوالکتریک کوانتومی
• 63. پیش‌بینی ضرایب ZT برای ترموالکتریک
• 64. بهینه‌سازی مواد ترموالکتریک با GNN
• 65. باتری‌های پیشرفته: الکترولیت‌های جامد و AI
• 66. پیش‌بینی هدایت یونی در الکترولیت‌های جامد
• 67. رابط الکترود-الکترولیت و مدل‌سازی با AI
• 68. تفسیرپذیری مدل‌ها: SHAP، LIME و ویژگی‌های فیزیکی
• 69. اعتمادسنجی پیش‌بینی‌ها و عدم قطعیت بیزی
• 70. اعتبارسنجی مدل‌ها با داده‌های آزمایشگاهی
• 71. هایپرپارامتر و بهینه‌سازی در یادگیری مواد
• 72. بارگذاری مجدد و fine-tuning مدل‌های پیش‌ساخته
• 73. استقرار مدل در اکتشاف مواد و خط لوله‌های خودکار
• 74. اتوماسیون اکتشاف مواد: A-Lab و آزمایشگاه رباتیک
• 75. بازخورد آزمایشگاهی و یادگیری تعاملی
• 76. داده افکت و کیفیت داده در علوم مواد
• 77. داده‌های ناقص و تکمیل با AI
• 78. داده‌های متناقض و یادگیری مقاوم
• 79. استانداردسازی و بازپذیری نتایج AI در مواد
• 80. مطالعات موردی: اکتشاف ابررسانا بدون ضمیمه
• 81. مطالعات موردی: مواد ۲ بعدی Moiré و هوش مصنوعی
• 82. روندهای آینده: مواد کوانتومی با AI عامل
• 83. چالش‌ها: داده کم، پویایی و مقیاس‌پذیری
• 84. ابزارهای نرم‌افزاری: MatGLM، ChxGPT، M3GNet
• 85. پروژه نهایی: طراحی معکوس ماده کوانتومی با AI