اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین کالیبراسیون و تعمیم‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در داده‌های محدود شیمیایی

کتاب راهکارهای نوین کالیبراسیون و تعمیم‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در داده‌های محدود شیمیایی

تگ‌ها: پیش‌بینی خواص مواد تعمیم‌پذیری مدل‌ها داده‌های محدود شیمیایی شیمی محاسباتی کالیبراسیون مدل‌های احتمالی مدل‌سازی آماری هوش مصنوعی در شیمی هوش مصنوعی در علوم پایه 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 راهکارهای نوین کالیبراسیون و تعمیم‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در داده‌های محدود شیمیایی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم پایه

موضوع میانی: مدل‌سازی آماری و پیش‌بینی خواص مواد

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در علوم محاسباتی شیمی
  • 2. آشنایی با چالش‌های داده‌های محدود در مدل‌سازی خواص مواد
  • 3. پیش‌پردازش و استانداردسازی مجموعه‌داده‌های شیمیایی
  • 4. معرفی مدل‌های احتمالی در پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 5. اهمیت کالیبراسیون در مدل‌های پیش‌بینی‌کننده شیمیایی
  • 6. روش‌های ارزیابی عدم قطعیت در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 7. تجزیه و تحلیل توزیع داده‌های شیمیایی و تأثیر آن بر تعمیم‌پذیری
  • 8. کاربرد رگرسیون گاوسی در مدل‌سازی خواص فیزیکوشیمیایی
  • 9. تکنیک‌های تنظیم مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش در داده‌های کم
  • 10. معیارهای ارزیابی کالیبراسیون در مدل‌های احتمالی
  • 11. روش‌های مقیاس‌بندی پلات (Platt Scaling) در مدل‌های طبقه‌بندی شیمیایی
  • 12. استفاده از کالیبراسیون ایزوتونیک برای بهبود دقت پیش‌بینی
  • 13. بررسی خطاهای سیستماتیک در مدل‌های یادگیری ماشین شیمیایی
  • 14. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در فضای شیمیایی
  • 15. آموزش انتقال (Transfer Learning) برای غلبه بر کمبود داده
  • 16. مدل‌های مبتنی بر گراف برای بازنمایی ساختارهای مولکولی
  • 17. تأثیر توصیف‌گرهای مولکولی بر تعمیم‌پذیری مدل‌ها
  • 18. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از روش‌های اعتبارسنجی متقاطع
  • 19. شناسایی نقاط پرت و نویز در داده‌های آزمایشگاهی شیمی
  • 20. اصول طراحی آزمایش‌های محاسباتی با تمرکز بر توزیع داده‌ها
  • 21. کاربرد روش‌های بیزی در تخمین عدم قطعیت پارامترهای شیمیایی
  • 22. استفاده از مدل‌های گروهی (Ensemble Methods) برای افزایش پایداری
  • 23. ارزیابی کارایی مدل در محیط‌های داده‌ای متنوع
  • 24. تکنیک‌های کاهش ابعاد و تأثیر آن بر تعمیم‌پذیری مدل
  • 25. بررسی همبستگی بین ساختار مولکولی و دقت پیش‌بینی
  • 26. پیاده‌سازی مدل‌های کالیبره شده با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 27. استراتژی‌های انتخاب ویژگی برای بهبود مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 28. تحلیل حساسیت مدل نسبت به تغییرات در ورودی‌های شیمیایی
  • 29. کاربرد یادگیری فعال (Active Learning) در بهینه‌سازی داده‌های آزمایشگاهی
  • 30. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در شیمی
  • 31. استانداردهای گزارش‌دهی برای مدل‌های پیش‌بینی خواص مواد
  • 32. ارتقای مدل‌های یادگیری ماشین در پژوهش‌های داروسازی صنعتی
  • 33. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی حلالیت و پایداری ترکیبات
  • 34. چالش‌های تعمیم‌پذیری در مدل‌های پیش‌بینی سمیت مواد
  • 35. نقش توزیع‌های آماری در تفسیر عدم قطعیت پیش‌بینی‌ها
  • 36. مقایسه مدل‌های احتمالی و قطعی در کاربردهای شیمی محاسباتی
  • 37. توسعه زیرساخت‌های داده‌محور در آزمایشگاه‌های نوین
  • 38. اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های تجربی واقعی
  • 39. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی واکنش‌های شیمیایی
  • 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در کشف مواد 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.