اکسپرس 24
کتاب تحلیل و مدل‌سازی مولکولی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (رویکرد Ewald)

کتاب تحلیل و مدل‌سازی مولکولی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (رویکرد Ewald)

تگ‌ها: الگوریتم Ewald پیام‌رسانی با برد بلند داده‌کاوی مولکولی شبکه‌های عصبی گراف شبیه‌سازی شیمیایی شیمی محاسباتی طراحی دارو با هوش مصنوعی مدل‌سازی مولکولی هوش مصنوعی در شیمی یادگیری عمیق ساختارگرا

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 مدل‌سازی مولکولی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (رویکرد Ewald)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم پایه

موضوع میانی: یادگیری عمیق ساختارگرا در شیمی محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی شیمی محاسباتی و چالش‌های مدل‌سازی مولکولی
  • 2. معرفی ساختارهای گراف در سیستم‌های شیمیایی
  • 3. محدودیت‌های مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 4. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در شیمی
  • 5. بررسی برهم‌کنش‌های میان‌برد و کوتاه‌برد در سامانه‌های مولکولی
  • 6. چالش‌های محاسباتی در شبیه‌سازی سیستم‌های پریودیک
  • 7. اصول روش‌های جمع‌بندی ایوالد (Ewald Summation) در فیزیک محاسباتی
  • 8. تلفیق فیزیک کلاسیک و یادگیری عمیق در شیمی
  • 9. معماری شبکه‌های عصبی مبتنی بر گراف برای مولکول‌ها
  • 10. مکانیسم‌های انتقال پیام در گراف‌های مولکولی
  • 11. نقش توابع هسته (Kernel) در مدل‌سازی برهم‌کنش‌های دوربرد
  • 12. پیاده‌سازی الگوریتم‌های مبتنی بر Ewald در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 13. تخمین انرژی‌های پتانسیل با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف
  • 14. بهینه‌سازی محاسبات برهم‌کنش‌های کولنی در مقیاس بزرگ
  • 15. تحلیل پایداری عددی در مدل‌های یادگیری ماشین شیمیایی
  • 16. معرفی ساختار گراف‌های مولکولی با شرایط مرزی پریودیک
  • 17. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در مدل‌سازی برهم‌کنش‌های دوربرد
  • 18. ارزیابی دقت مدل‌های عصبی در پیش‌بینی ویژگی‌های ساختاری
  • 19. آموزش شبکه‌های عصبی گراف با استفاده از داده‌های شیمی محاسباتی
  • 20. بررسی اثرات میدان‌های الکترواستاتیک در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 21. تکنیک‌های نرمال‌سازی در مدل‌های یادگیری عمیق ساختارگرا
  • 22. مقایسه عملکرد روش‌های ایوالد کلاسیک و تقریب‌های یادگیری ماشین
  • 23. مدل‌سازی سیستم‌های کریستالی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 24. توسعه توابع هدف (Loss Functions) برای پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 25. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های شیمیایی برای ورودی شبکه‌های عصبی
  • 26. پیاده‌سازی لایه‌های انتقال پیام با در نظر گرفتن اثرات دوربرد
  • 27. تحلیل حساسیت مدل‌های یادگیری ماشین به پارامترهای فیزیکی
  • 28. روش‌های اعتبارسنجی مدل در شیمی محاسباتی
  • 29. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در پیش‌بینی خواص ترمودینامیکی
  • 30. مطالعه موردی: استفاده از رویکرد Ewald در پیش‌بینی انرژی شبکه
  • 31. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های عمیق شیمیایی
  • 32. یکپارچه‌سازی دانش شیمی کوانتومی با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 33. مدیریت محاسبات موازی برای گراف‌های مولکولی بزرگ
  • 34. بررسی خطاهای سیستماتیک در مدل‌سازی برهم‌کنش‌های دوربرد
  • 35. ارتقای دقت مدل‌ها با استفاده از معماری‌های پیشرفته GNN
  • 36. کاربردهای یادگیری عمیق در طراحی مواد جدید
  • 37. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در شیمی
  • 38. آینده‌نگری در توسعه مدل‌های هوشمند شیمی محاسباتی
  • 39. ارائه گزارش‌های فنی و تحلیل نتایج شبیه‌سازی‌های عصبی
  • 40. پروژه‌های عملی در مدل‌سازی برهم‌کنش‌های مولکولی با رویکرد Ewald

📚 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.