اکسپرس 24
کتاب شتاب‌دهی به طراحی مواد نوین با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف بلوری (CGNN)

کتاب شتاب‌دهی به طراحی مواد نوین با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف بلوری (CGNN)

تگ‌ها: CGNN شبکه‌های عصبی گراف شبیه‌سازی مواد طراحی مواد پیشرفته طراحی مواد نوین علوم محاسباتی مواد مدل‌سازی کریستالی نانوتکنولوژی و هوش مصنوعی هوش مصنوعی در مهندسی مواد یادگیری ماشین در علم 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 شتاب‌دهی به طراحی مواد نوین با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف بلوری (CGNN)

موضوع کلی: علوم محاسباتی و مهندسی مواد

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در طراحی مواد پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی طراحی مواد در علوم محاسباتی
  • 2. آشنایی با ساختار بلوری و توصیف‌گرهای مواد
  • 3. چالش‌های محاسباتی در پیش‌بینی خواص مواد
  • 4. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای مهندسی مواد
  • 5. معرفی شبکه‌های عصبی گراف و کاربرد آن‌ها در شیمی کوانتومی
  • 6. ساختار داده‌های بلوری برای مدل‌سازی محاسباتی
  • 7. تبدیل ساختار اتمی به گراف‌های متصل
  • 8. توابع ویژگی و توصیف‌گرهای هندسی در شبکه‌های گراف بلوری
  • 9. معماری شبکه‌های عصبی گراف بلوری (CGNN)
  • 10. الگوریتم‌های پیام‌رسانی در شبکه‌های عصبی گراف
  • 11. آماده‌سازی مجموعه داده‌های ساختار مواد (Materials Project)
  • 12. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی داده‌های بلوری
  • 13. مدل‌سازی پیوندهای شیمیایی در فضای گراف
  • 14. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی در مدل‌های پیش‌بینی مواد
  • 15. آموزش مدل‌های CGNN برای پیش‌بینی انرژی تشکیل
  • 16. تخمین پایداری فازهای بلوری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 17. پیش‌بینی خواص الکترونیکی مواد با شبکه‌های گراف
  • 18. تحلیل شکاف باند انرژی با مدل‌های هوشمند
  • 19. پیش‌بینی خواص مکانیکی مواد نوین
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در علوم مواد
  • 21. معیارهای دقت و خطا در مدل‌سازی مواد
  • 22. رفع بیش‌برازش در آموزش شبکه‌های عصبی گراف
  • 23. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های CGNN
  • 24. کاربرد هوش مصنوعی در کشف مواد با ساختار جدید
  • 25. استراتژی‌های یادگیری انتقالی در مهندسی مواد
  • 26. تلفیق داده‌های تجربی و محاسباتی در مدل‌های پیش‌بینی
  • 27. مدل‌سازی مواد ابررسانا با یادگیری ماشین
  • 28. طراحی مواد برای ذخیره‌سازی انرژی و باتری‌های پیشرفته
  • 29. استفاده از هوش مصنوعی در بهینه‌سازی کاتالیست‌ها
  • 30. کاهش هزینه‌های محاسباتی در شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی
  • 31. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در کشف مواد
  • 32. تحلیل حساسیت ورودی‌ها در شبکه‌های عصبی بلوری
  • 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های CGNN در جریان کاری مهندسی مواد
  • 34. آینده هوش مصنوعی در طراحی مواد هوشمند و خودکار
  • 35. اخلاق در پژوهش‌های محاسباتی و رعایت استانداردهای علمی
  • 36. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک شبکه عصبی گراف برای یک کلاس خاص از مواد
  • 37. گزارش‌نویسی و مستندسازی نتایج محاسباتی در علوم مواد

📚 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.