اکسپرس 24
کتاب آموزش طراحی و پیاده‌سازی میدان‌های نیرو (Force Fields) مبتنی بر یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی سیستم‌های مولکولی پیچیده

کتاب آموزش طراحی و پیاده‌سازی میدان‌های نیرو (Force Fields) مبتنی بر یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی سیستم‌های مولکولی پیچیده

تگ‌ها: Machine Learning Force Fields الگوریتم‌های پیش‌بینی ساختار مولکولی شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده اتمی شبیه‌سازی مولکولی شیمی محاسباتی مدل‌سازی مولکولی میدان نیروی اتمی هوش مصنوعی در علوم محاسباتی یادگیری ماشین برای فیزیک یادگیری ماشین در شیمی

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 طراحی و پیاده‌سازی میدان‌های نیرو (Force Fields) مبتنی بر یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی سیستم‌های مولکولی پیچیده

موضوع کلی: علوم محاسباتی و هوش مصنوعی در شیمی و فیزیک

موضوع میانی: مدل‌سازی مولکولی و شبیه‌سازی‌های اتمی با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی محاسباتی در شیمی کوانتومی و فیزیک مولکولی
  • 2. مروری بر پتانسیل‌های کلاسیک و محدودیت‌های میدان‌های نیرو
  • 3. اصول شبیه‌سازی دینامیک مولکولی در مقیاس اتمی
  • 4. نقش یادگیری ماشین در تقریب سطوح انرژی پتانسیل
  • 5. آشنایی با توابع پایه و نمایش مولکولی برای ورودی‌های یادگیری ماشین
  • 6. تولید داده‌های آموزشی با استفاده از روش‌های مکانیک کوانتومی (DFT)
  • 7. پیش‌پردازش ساختارهای مولکولی و تعیین هندسه بهینه
  • 8. ساختار شبکه‌های عصبی عمیق در پیش‌بینی انرژی‌های مولکولی
  • 9. مفهوم توصیف‌گرهای تقارن‌محور در مدل‌سازی مولکولی
  • 10. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای تقریب نیروهای بین‌اتمی
  • 11. معماری شبکه‌های عصبی گراف برای سیستم‌های مولکولی
  • 12. بررسی پایداری و همگرایی در مدل‌های میدان نیروی آموزش‌دیده
  • 13. استفاده از یادگیری فعال برای بهینه‌سازی مجموعه داده‌های آموزشی
  • 14. تکنیک‌های کاهش نویز در داده‌های محاسباتی شیمیایی
  • 15. تطبیق مدل‌های یادگیری ماشین با اصول ترمودینامیک آماری
  • 16. اعتبارسنجی میدان‌های نیرو با استفاده از معیارهای خطای آماری
  • 17. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با استفاده از پتانسیل‌های یادگیری ماشین
  • 18. ارزیابی دقت مدل در پیش‌بینی خواص ساختاری و دینامیکی
  • 19. مقایسه عملکرد میدان‌های نیروی ماشین‌محور با روش‌های تجربی
  • 20. بهینه‌سازی محاسباتی برای سیستم‌های دارای صدها اتم
  • 21. حل معادلات حرکت با نیروهای حاصل از شبکه‌های عصبی
  • 22. مدل‌سازی برهم‌کنش‌های غیرپیوندی در محیط‌های پیچیده
  • 23. روش‌های نمونه‌برداری از فضای پیکربندی مولکولی
  • 24. بررسی ناپایداری‌های عددی در شبیه‌سازی‌های طولانی‌مدت
  • 25. تکنیک‌های انتقال یادگیری در مدل‌سازی سیستم‌های شیمیایی مشابه
  • 26. کاربرد میدان‌های نیروی یادگیری ماشین در مطالعه پروتئین‌ها و پلیمرها
  • 27. تحلیل ساختار الکترونی با رویکردهای یادگیری ماشین
  • 28. مدیریت حافظه و پردازش موازی در شبیه‌سازی‌های اتمی
  • 29. توسعه بسته‌های نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی میدان‌های نیرو
  • 30. مستندسازی و استانداردهای گزارش‌دهی در تحقیقات محاسباتی
  • 31. اخلاق در پژوهش‌های علمی و رعایت امانت در انتشار نتایج محاسباتی
  • 32. مطالعه موردی طراحی دارو با استفاده از میدان‌های نیروی پیشرفته
  • 33. بررسی محدودیت‌های مدل‌های یادگیری ماشین در واکنش‌های شیمیایی
  • 34. تلفیق مدل‌های کوانتومی و کلاسیک در مقیاس‌های بزرگ
  • 35. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در توسعه مواد جدید
  • 36. روش‌های تحلیل داده‌های حجیم در شبیه‌سازی‌های مولکولی
  • 37. بهینه‌سازی ابرپارامترها در معماری شبکه‌های عصبی شیمیایی
  • 38. نظارت بر کیفیت داده‌های آموزشی و حذف داده‌های پرت
  • 39. پیاده‌سازی مدل‌های میدان نیرو در محیط‌های محاسباتی با کارایی بالا
  • 40. ارائه نتایج شبیه‌سازی و مصورسازی ساختارهای مولکولی پیچیده

📚 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.