اکسپرس 24
کتاب کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های فیزیک انرژی‌های بالا

کتاب کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های فیزیک انرژی‌های بالا

تگ‌ها: Machine Learning in Physics پردازش داده‌های فیزیکی تحلیل داده‌های بزرگ تحلیل داده‌های کلان روش‌های آماری در فیزیک فیزیک انرژی‌های بالا هوش مصنوعی در علوم پایه یادگیری عمیق در فیزیک ذرات یادگیری ماشین در فیزیک

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 کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های فیزیک انرژی‌های بالا

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کلان در فیزیک ذرات و علوم پایه

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی آمار استنباطی در فیزیک ذرات بنیادی
  • 2. توزیع‌های احتمال و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی داده‌های آشکارساز
  • 3. روش‌های تخمین حداکثر درست‌نمایی در آنالیز داده‌های فیزیکی
  • 4. آزمون فرضیه‌های آماری و تعیین سطح اطمینان در کشف ذرات
  • 5. روش‌های مونت‌کارلو در شبیه‌سازی برهم‌کنش‌های ذرات
  • 6. تولید رویدادهای فیزیکی با استفاده از مولدهای شبیه‌سازی
  • 7. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های خام خروجی از برخورددهنده‌ها
  • 8. کاهش ابعاد و استخراج ویژگی‌های کلیدی در داده‌های با ابعاد بالا
  • 9. مبانی یادگیری نظارت‌شده در طبقه‌بندی سیگنال از پس‌زمینه
  • 10. الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی در تفکیک رویدادها
  • 11. کاربرد ماشین‌های بردار پشتیبان در شناسایی ذرات
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی و معماری‌های پیشرفته در پردازش داده‌های فیزیک
  • 13. یادگیری عمیق و کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی در تحلیل تصاویر کالریمتر
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی در تحلیل توالی‌های زمانی آشکارسازها
  • 15. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین برای فیزیک انرژی بالا
  • 16. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌ها با استفاده از معیارهای ROC و AUC
  • 17. مدیریت عدم قطعیت‌های سیستماتیک در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 18. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده در تحلیل داده‌های بدون برچسب
  • 19. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای بازسازی جت‌های ذرات
  • 20. کاربرد شبکه‌های عصبی مولد در شبیه‌سازی سریع آشکارساز
  • 21. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی پارامترهای آزمایشگاهی
  • 22. تکنیک‌های یادگیری ماشین برای شناسایی برچسب‌گذاری طعم کوارک‌ها
  • 23. تخمین جرم ذرات با استفاده از رگرسیون یادگیری ماشین
  • 24. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در فیزیک
  • 25. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه های پایتون
  • 26. مدیریت داده‌های کلان در محیط‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 27. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در پردازش داده‌های فیزیک
  • 28. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در فریم‌ورک‌های آنالیز داده‌های فیزیک
  • 29. اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های فیزیکی
  • 30. روش‌های یادگیری انتقال در بهبود مدل‌های تحلیل داده‌های جدید
  • 31. تحلیل عدم قطعیت آماری با استفاده از تکنیک‌های بوت‌استرپ
  • 32. کاربرد یادگیری ماشین در کالیبراسیون دقیق آشکارسازها
  • 33. تکنیک‌های شناسایی ناهنجاری در داده‌های سنسورهای فیزیک
  • 34. مدل‌سازی آماری توزیع‌های انرژی و تکانه ذرات
  • 35. روش‌های ترکیبی (Ensemble Learning) برای افزایش دقت طبقه‌بندی
  • 36. کاربرد یادگیری ماشین در بازسازی مسیر ذرات باردار
  • 37. بهینه‌سازی انتخاب رویدادها در تحلیل‌های فیزیک ذرات
  • 38. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 39. اخلاق در پردازش داده و پایبندی به پروتکل‌های علمی
  • 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در آزمایش‌های فیزیک ذرات پیشرفته

📚 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.