اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی‌های اتمی با روش نمونه‌برداری لایه‌بندی‌شده (DIRECT)

کتاب بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی‌های اتمی با روش نمونه‌برداری لایه‌بندی‌شده (DIRECT)

تگ‌ها: الگوریتم DIRECT بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین پتانسیل‌های بین‌اتمی شبیه‌سازی اتمی شبیه‌سازی دینامیک مولکولی مدل‌سازی محاسباتی مواد نمونه‌برداری طبقه‌بندی‌شده هوش مصنوعی در محاسبات یادگیری ماشین در فیزیک یادگیری ماشین در مهندسی مواد

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 بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی‌های اتمی با روش نمونه‌برداری لایه‌بندی‌شده (DIRECT)

موضوع کلی: علوم محاسباتی و هوش مصنوعی در مهندسی مواد

موضوع میانی: مدل‌سازی پیشرفته پتانسیل‌های بین‌اتمی با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی شبیه‌سازی‌های اتمی و ضرورت پتانسیل‌های بین‌اتمی مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 2. نقش انرژی‌های پتانسیل در پیش‌بینی خواص مواد در مقیاس نانو
  • 3. چالش‌های محاسباتی در توسعه پتانسیل‌های کلاسیک و محدودیت‌های دقت آن‌ها
  • 4. معرفی یادگیری ماشین در تقریب سطوح انرژی پتانسیل
  • 5. ساختار داده‌های آموزشی و اهمیت توصیف‌گرها در مدل‌سازی اتمی
  • 6. مفاهیم پایه در بازنمایی ساختارهای کریستالی و آمورف
  • 7. روش‌های کاهش ابعاد در فضای پیکربندی‌های اتمی
  • 8. اصول نمونه‌برداری در فضای فاز برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. معرفی الگوریتم نمونه‌برداری لایه‌بندی‌شده (DIRECT) در آموزش مدل‌ها
  • 10. استراتژی‌های خوشه‌بندی داده‌های اتمی برای افزایش تنوع نمونه‌ها
  • 11. کاهش ابعاد رمزگذاری‌شده در تحلیل خوشه‌های اتمی
  • 12. بهینه‌سازی توزیع داده‌های آموزشی با استفاده از روش DIRECT
  • 13. ارزیابی پایداری و همگرایی مدل‌های آموزش‌دیده با نمونه‌برداری لایه‌بندی‌شده
  • 14. مقایسه عملکرد روش DIRECT با روش‌های نمونه‌برداری تصادفی رایج
  • 15. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های ساختاری برای آموزش شبکه عصبی
  • 16. معماری شبکه‌های عصبی برای تقریب پتانسیل‌های بین‌اتمی
  • 17. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازها در آموزش مدل‌های انرژی
  • 18. مدیریت خطاهای سیستماتیک در شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی
  • 19. پیاده‌سازی الگوریتم DIRECT در چارچوب‌های نرم‌افزاری محاسباتی
  • 20. آموزش مدل‌های پتانسیل با بهره‌گیری از زیرمجموعه‌های بهینه داده
  • 21. تحلیل حساسیت مدل نسبت به تغییرات در فضای نمونه‌برداری
  • 22. اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده بر اساس خواص ترمودینامیکی مواد
  • 23. روش‌های کاهش هزینه محاسباتی در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. به کارگیری مدل‌های توسعه‌یافته در پیش‌بینی ویژگی‌های مکانیکی مواد
  • 25. توسعه پتانسیل‌های بین‌اتمی برای سیستم‌های چندعنصری
  • 26. بررسی دقت مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین در شرایط غیرتعادلی
  • 27. شبیه‌سازی فرآیندهای نفوذ اتمی با استفاده از پتانسیل‌های بهینه‌شده
  • 28. مطالعه پایداری فازی در ساختارهای نانو با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 29. راهکارهای جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌سازی ساختارهای اتمی
  • 30. بهینه‌سازی پارامترهای هایپر در الگوریتم نمونه‌برداری DIRECT
  • 31. کاربرد مدل‌های یادگیری ماشین در طراحی مواد جدید با خواص مطلوب
  • 32. یکپارچه‌سازی شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی با پتانسیل‌های یادگیری ماشین
  • 33. روش‌های تحلیل داده‌های بزرگ در مهندسی مواد محاسباتی
  • 34. اخلاق در پژوهش‌های محاسباتی و رعایت استانداردهای علمی ملی
  • 35. آینده‌نگری در استفاده از هوش مصنوعی برای توسعه فناوری‌های نوین مواد
  • 36. مروری بر نرم‌افزارهای استاندارد و زیرساخت‌های محاسباتی داخل کشور
  • 37. ارائه گزارش‌های علمی و مستندسازی مدل‌های محاسباتی در پروژه‌های صنعتی

📚 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.