اکسپرس 24
کتاب تحلیل و طراحی شبکه‌های عصبی هندسی برای مدل‌سازی ساختارهای مولکولی و مهندسی

کتاب تحلیل و طراحی شبکه‌های عصبی هندسی برای مدل‌سازی ساختارهای مولکولی و مهندسی

تگ‌ها: Geometric Deep Learning Graph Neural Networks پردازش داده‌های ساختاریافته شبکه‌های عصبی گراف شبکه‌های عصبی هندسی مدل‌سازی مولکولی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در مهندسی یادگیری عمیق گراف یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و طراحی شبکه‌های عصبی هندسی برای مدل‌سازی ساختارهای مولکولی و مهندسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری و تعاریف پایه در یادگیری ماشین روی گراف‌ها
  • 2. ساختار داده‌های گراف در کاربردهای مهندسی و شیمی محاسباتی
  • 3. ویژگی‌های هندسی و تقارن در مدل‌سازی مولکولی
  • 4. شبکه‌های عصبی گراف و مسئله نفوذ اطلاعات
  • 5. مفهوم ناوردایی نسبت به انتقال و چرخش در فضای سه‌بعدی
  • 6. معماری شبکه‌های عصبی هندسی و شبکه‌های مبتنی بر پیام‌رسانی
  • 7. اصول تقارن و ناوردایی در توابع مدل‌سازی هندسی
  • 8. تحلیل قدرت بیانی شبکه‌های عصبی گراف
  • 9. نقش چندجمله‌ای‌های هندسی در تقریب توابع روی گراف
  • 10. معرفی شبکه‌های عصبی گراف هم‌وردا و ناوردا
  • 11. پیاده‌سازی لایه‌های هم‌وردا برای بردارها و تانسورها
  • 12. مدل‌سازی ساختارهای مولکولی با استفاده از شبکه‌های هندسی
  • 13. ویژگی‌های توپولوژیک در طراحی شبکه‌های عصبی گراف
  • 14. روش‌های انتزاع هندسی در یادگیری بازنمایی‌های مولکولی
  • 15. توابع فعال‌سازی و نرمال‌سازی در شبکه‌های عصبی هندسی
  • 16. مدیریت بردارهای ویژگی و اسکالرهای هندسی در مدل‌ها
  • 17. تحلیل پایداری عددی در الگوریتم‌های یادگیری روی گراف
  • 18. محدودیت‌های تئوریک در تمایزپذیری گراف‌ها توسط شبکه‌های عصبی
  • 19. بهینه‌سازی توابع هدف در پیش‌بینی خواص فیزیکوشیمیایی
  • 20. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در طراحی مواد پیشرفته
  • 21. مدل‌سازی تعاملات بین‌مولکولی با شبکه‌های عصبی هندسی
  • 22. استفاده از گراف‌های جهت‌دار در مهندسی سیستم‌های پیچیده
  • 23. روش‌های کاهش ابعاد و خوشه‌بندی در داده‌های ساختاریافته
  • 24. تکنیک‌های منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های هندسی
  • 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های هندسی در مجموعه‌داده‌های استاندارد مولکولی
  • 26. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل ساختارهای هندسی
  • 27. ملاحظات محاسباتی و بهینه‌سازی سرعت در آموزش شبکه‌های گراف
  • 28. توسعه مدل‌های پیش‌بین برای پایداری ترکیبات شیمیایی
  • 29. رویکردهای سلسله‌مراتبی در تحلیل گراف‌های بزرگ‌مقیاس
  • 30. ترکیب مدل‌های هندسی با روش‌های شبیه‌سازی کلاسیک
  • 31. بررسی نقش گره‌ها و یال‌ها در حفظ اطلاعات هندسی
  • 32. الگوریتم‌های پیمایش و نمونه‌برداری در گراف‌های مولکولی
  • 33. کاربرد شبکه‌های عصبی هندسی در تحلیل شبکه‌های توزیع و جریان
  • 34. روش‌های افزایش داده در فضای هندسی برای بهبود آموزش مدل
  • 35. پیاده‌سازی عملی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد یادگیری گراف
  • 36. چالش‌های همگرایی در شبکه‌های عصبی عمیق روی گراف
  • 37. استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی در پیش‌بینی خواص هندسی
  • 38. تکنیک‌های یکپارچه‌سازی اطلاعات چندمقیاسی در گراف‌ها
  • 39. معماری‌های مبتنی بر توجه در شبکه‌های عصبی هندسی
  • 40. آینده پژوهی در طراحی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر هندسه گراف

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.