اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی مدل‌سازی مولکولی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)

کتاب آموزش کاربردی مدل‌سازی مولکولی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)

تگ‌ها: GNN در شیمی پیش‌بینی خواص مولکولی شبکه‌های عصبی گراف شیمی دیجیتال شیمی محاسباتی علم داده شیمی مدل‌سازی مولکولی هوش مصنوعی در شیمی 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 مدل‌سازی مولکولی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم پایه

موضوع میانی: کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در شیمی محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نمایش گراف در ساختار مولکولی
  • 2. اصول پایه در شیمی محاسباتی و پیش‌بینی خواص
  • 3. مفاهیم اساسی در نظریه گراف برای شیمی‌دانان
  • 4. معرفی ساختار داده‌های مولکولی در یادگیری ماشین
  • 5. آشنایی با شبکه‌های عصبی گراف در مدل‌سازی شیمیایی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های مولکولی برای ورودی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 7. روش‌های کدگذاری ویژگی‌های اتم‌ها و پیوندها
  • 8. تکنیک‌های استخراج ویژگی‌های ساختاری از مولکول‌ها
  • 9. اصول پیام‌رسانی در شبکه‌های عصبی گراف
  • 10. معماری شبکه‌های عصبی گراف مبتنی بر کانولوشن
  • 11. تفاوت شبکه‌های عصبی گراف با شبکه‌های عصبی معمولی
  • 12. مدل‌سازی ویژگی‌های فیزیکی-شیمیایی با استفاده از GNN
  • 13. پیش‌بینی حلالیت و نقطه جوش ترکیبات آلی
  • 14. کاربرد GNN در پیش‌بینی فعالیت بیولوژیکی داروها
  • 15. الگوریتم‌های آموزش مدل‌های گراف برای پیش‌بینی سمیت
  • 16. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در شیمی
  • 17. مقابله با بیش‌برازش در مدل‌سازی مولکولی
  • 18. استفاده از پایگاه داده‌های معتبر شیمیایی در آموزش مدل‌ها
  • 19. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های شبکه عصبی گراف
  • 20. پیاده‌سازی لایه‌های تجمیع در یادگیری گراف‌های مولکولی
  • 21. تحلیل و تفسیر پیش‌بینی‌های مدل با روش‌های توضیح‌پذیر
  • 22. مدل‌سازی تعاملات پروتئین-لیگاند با شبکه‌های عصبی گراف
  • 23. پیش‌بینی پیوندهای شیمیایی با مدل‌های یادگیری عمیق
  • 24. استفاده از گراف‌های مولکولی برای طراحی داروهای نوین
  • 25. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌سازی مولکول‌های بزرگ
  • 26. تکنیک‌های افزایش دقت مدل در مجموعه‌داده‌های محدود
  • 27. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی ساختار مولکولی
  • 28. یکپارچه‌سازی شبیه‌سازی‌های داکینگ با مدل‌های GNN
  • 29. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی پایتون برای پردازش گراف‌های شیمیایی
  • 30. آماده‌سازی محیط عملیاتی برای اجرای پروژه‌های شیمی محاسباتی
  • 31. بررسی موردی پیش‌بینی توزیع الکترونی با مدل‌های گراف
  • 32. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای مولکولی
  • 33. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف در پیش‌بینی واکنش‌های شیمیایی
  • 34. معماری‌های پیشرفته در مدل‌های گراف برای پیش‌بینی طیف‌سنجی
  • 35. نکات اخلاقی و ضوابط علمی در پژوهش‌های هوش مصنوعی
  • 36. گزارش‌نویسی و مستندسازی نتایج مدل‌سازی مولکولی
  • 37. ارائه راهکارهای بهبود دقت پیش‌بینی در شرایط آزمایشگاهی
  • 38. آینده‌نگاری کاربرد هوش مصنوعی در توسعه مواد جدید
  • 39. مرور مقالات کلیدی در حوزه GNN و شیمی محاسباتی
  • 40. پروژه نهایی طراحی یک مدل هوشمند برای پیش‌بینی خواص مولکولی

📚 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.