اکسپرس 24
کتاب کاربرد هوش مصنوعی در شتاب‌دهی به شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی در سطوح مشترک الکتروشیمیایی

کتاب کاربرد هوش مصنوعی در شتاب‌دهی به شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی در سطوح مشترک الکتروشیمیایی

تگ‌ها: الکتروشیمی محاسباتی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در شیمی شبیه‌سازی AIMD شبیه‌سازی دینامیک مولکولی شتاب‌دهی محاسباتی با هوش مصنوعی شیمی فیزیک محاسباتی مدل‌سازی فصل مشترک الکتروشیمیایی مهندسی مواد پیشرفته هوش مصنوعی در شیمی محاسباتی هوش مصنوعی در علوم پایه

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 کاربرد هوش مصنوعی در شتاب‌دهی به شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی در سطوح مشترک الکتروشیمیایی

موضوع کلی: علوم محاسباتی و مهندسی مواد

موضوع میانی: شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی در الکتروشیمی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری شبیه‌سازی دینامیک مولکولی در سیستم‌های الکتروشیمیایی
  • 2. چالش‌های محاسباتی در مدل‌سازی فصل مشترک الکترود و الکترولیت
  • 3. اصول و روش‌های محاسبه ساختار الکترونی در نظریه تابعی چگالی
  • 4. محدودیت‌های محاسباتی روش‌های دینامیک مولکولی اب‌اینیتیو
  • 5. معرفی یادگیری ماشین در علوم محاسباتی مواد
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی انرژی پتانسیل
  • 7. ساختار شبکه عصبی در تقریب سطوح انرژی پتانسیل
  • 8. روش‌های تولید و آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های آموزشی از محاسبات دفتری
  • 9. اهمیت انتخاب توصیف‌گرهای اتمی در مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 10. پیاده‌سازی پتانسیل‌های یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 11. شبیه‌سازی فصل مشترک فلز و حلال در محیط‌های الکتروشیمیایی
  • 12. مدل‌سازی انتقال بار در سطوح مشترک با استفاده از هوش مصنوعی
  • 13. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای کاهش هزینه‌های محاسباتی در شبیه‌سازی‌ها
  • 14. بررسی پایداری و همگرایی مدل‌های یادگیری ماشین در سیستم‌های اتمی
  • 15. آنالیز دینامیک یون‌ها در لایه دوگانه الکتریکی
  • 16. شبیه‌سازی فرآیندهای جذب و واجذب در سطح الکترود
  • 17. ارزیابی دقت مدل‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی خواص ترمودینامیکی
  • 18. شبیه‌سازی انتقال پروتون و واکنش‌های اکسایش-کاهش
  • 19. روش‌های یادگیری فعال برای بهبود دقت مدل در مناطق بحرانی
  • 20. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف برای توصیف ساختار مواد
  • 21. مدل‌سازی اثرات حلال در شبیه‌سازی‌های الکتروشیمیایی
  • 22. ارزیابی مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی در خوشه‌های محاسباتی
  • 23. تکنیک‌های کاهش نویز در داده‌های حاصل از دینامیک مولکولی
  • 24. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مسیرهای واکنش الکتروشیمیایی
  • 25. بررسی انتقال جرم در فصل مشترک با استفاده از مدل‌های داده‌محور
  • 26. تطبیق خروجی‌های هوش مصنوعی با داده‌های تجربی طیف‌سنجی
  • 27. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. شبیه‌سازی خوردگی و واکنش‌های سطحی با استفاده از پتانسیل‌های یادگیری ماشین
  • 29. پیاده‌سازی موازی الگوریتم‌های شبیه‌سازی در محیط‌های HPC
  • 30. توسعه بسترهای نرم‌افزاری برای ادغام هوش مصنوعی و کدهای شبیه‌سازی
  • 31. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در طراحی مواد برای ذخیره‌سازهای انرژی
  • 32. اصول اخلاق حرفه‌ای در پژوهش‌های محاسباتی و صیانت از داده‌های علمی
  • 33. استفاده از هوش مصنوعی در شبیه‌سازی باتری‌های لیتیوم-یون
  • 34. مدل‌سازی الکتروکاتالیست‌ها برای تولید هیدروژن سبز
  • 35. تحلیل پایداری الکترولیت‌های مایع در مجاورت سطح الکترود
  • 36. بهینه‌سازی طراحی رابط‌های الکتروشیمیایی با روش‌های یادگیری ماشین
  • 37. بررسی اثرات میدان الکتریکی خارجی بر ساختار لایه دوگانه
  • 38. کاربرد مدل‌های مولد در کشف مواد نوین الکتروشیمیایی
  • 39. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های چندمقیاسی
  • 40. گزارش‌نویسی علمی و مستندسازی پروژه‌های محاسباتی مطابق استانداردهای ملی

📚 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.