اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل داده‌های فیزیک انرژی بالا با استفاده از پلتفرم Kubeflow

کتاب آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل داده‌های فیزیک انرژی بالا با استفاده از پلتفرم Kubeflow

تگ‌ها: GNN Kubeflow پردازش داده‌های علمی پلتفرم کیوب‌فلو تحلیل داده‌های کلان شبکه عصبی گراف فیزیک ذرات بنیادی هوش مصنوعی در فیزیک یادگیری عمیق 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 آموزش کاربردی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای تحلیل داده‌های فیزیک انرژی بالا با استفاده از پلتفرم Kubeflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین در علوم پایه و فیزیک ذرات

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی فیزیک ذرات بنیادی و برهم‌کنش‌های هسته‌ای
  • 2. آشنایی با آشکارسازهای ذرات و مفهوم جت‌های انرژی
  • 3. ساختار داده‌های برخورد در شتاب‌دهنده بزرگ هادرونی
  • 4. چالش‌های بازسازی انرژی جت در آزمایش‌های فیزیک انرژی بالا
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش آن در تحلیل داده‌های فیزیک
  • 6. معرفی ساختار گراف و شبکه‌های عصبی گراف
  • 7. نظریه گراف‌ها در مدل‌سازی برهم‌کنش‌های ذرات
  • 8. الگوریتم‌های پیام‌رسانی در شبکه‌های عصبی گراف
  • 9. معماری شبکه‌های عصبی گراف برای تحلیل جت‌های انرژی
  • 10. پیش‌پردازش داده‌های فیزیک ذرات برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 11. مدیریت داده‌های حجیم در محیط‌های پژوهشی
  • 12. آشنایی با پلتفرم کوب‌فلو Kubeflow برای گردش‌کار یادگیری ماشین
  • 13. کانتینری‌سازی و اجرای پردازش‌های فیزیک با داکر
  • 14. مدیریت منابع محاسباتی در خوشه‌های محاسباتی سرن
  • 15. طراحی خط لوله Pipeline یادگیری ماشین در Kubeflow
  • 16. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف
  • 17. آموزش مدل‌های GNN برای تخمین انرژی جت
  • 18. روش‌های کاهش خطای سیستماتیک در تحلیل‌های فیزیک
  • 19. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین فیزیک
  • 20. تکنیک‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون در فیزیک ذرات
  • 21. استفاده از کتابخانه‌های PyTorch Geometric برای تحلیل گراف‌ها
  • 22. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها در تحقیقات فیزیک
  • 23. آموزش توزیع‌شده مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
  • 24. تحلیل عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل‌های مبتنی بر GNN
  • 25. مقایسه روش‌های سنتی اصلاح انرژی جت با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 26. تجسم داده‌های چندبعدی و ساختارهای گراف در فیزیک
  • 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های GNN در محیط عملیاتی آزمایشگاه
  • 28. پایش و نظارت بر مدل‌های مستقر شده در Kubeflow
  • 29. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی ذرات اولیه
  • 30. تکنیک‌های افزایش دقت بازسازی انرژی در محیط‌های پرنویز
  • 31. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در فیزیک
  • 32. مستندسازی و اشتراک‌گذاری مدل‌های یادگیری ماشین در پژوهش‌های علمی
  • 33. اخلاق در پژوهش‌های علمی و استفاده صحیح از ابزارهای هوش مصنوعی
  • 34. آینده تحلیل داده‌های کلان در فیزیک ذرات با ابزارهای نوین
  • 35. مروری بر پروژه‌های مشابه در علوم محاسباتی و فیزیک انرژی بالا
  • 36. ارائه گزارش نهایی و تحلیل نتایج حاصل از مدل GNN
  • 37. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پردازش داده‌های شتاب‌دهنده
  • 38. رویکردهای نوآورانه در تحلیل داده‌های پیچیده فیزیکی
  • 39. به‌کارگیری یادگیری نیمه‌نظارتی در تحلیل‌های ذرات
  • 40. جمع‌بندی و مسیرهای آتی در هوش مصنوعی برای علوم پایه

📚 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.