اکسپرس 24
کتاب یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی چندمقیاسی مولکولی و طراحی مواد و دارو

کتاب یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی چندمقیاسی مولکولی و طراحی مواد و دارو

تگ‌ها: Computational Chemistry Drug Design Graph Neural Networks Machine Learning Materials Design Molecular Design Molecular Dynamics Molecular Modeling Molecular Simulation Multi-Scale Simulation شبیه سازی مولکولی شیمی محاسباتی طراحی مولکولی هوش مصنوعی 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 یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی چندمقیاسی مولکولی و طراحی مواد و دارو

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی محاسباتی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در شبیه‌سازی مولکولی و طراحی محاسباتی مواد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی شبیه‌سازی مولکولی و نقش یادگیری ماشین
  • 2. مقیاس‌های مختلف زمانی و مکانی در شبیه‌سازی مولکولی
  • 3. چالش‌های محاسباتی در شبیه‌سازی سامانه‌های مولکولی
  • 4. مکانیک مولکولی و مدل‌سازی بر پایه میدان نیرو
  • 5. دینامیک مولکولی و اصول شبیه‌سازی حرکت اتم‌ها
  • 6. روش‌های کوانتومی در شبیه‌سازی مولکولی
  • 7. مکانیک کوانتومی و محاسبات ساختار الکترونی
  • 8. نظریه تابعی چگالی در شبیه‌سازی مولکولی
  • 9. مونت‌کارلو و سایر روش‌های نمونه‌برداری مولکولی
  • 10. ارتباط میان مدل‌های اتمی، مزومقیاس و ماکروسکوپی
  • 11. مبانی یادگیری ماشین برای مسائل مولکولی
  • 12. بازنمایی مولکول‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 13. بردارهای ویژگی و توصیفگرهای مولکولی
  • 14. توصیفگرهای هندسی و ساختاری مولکول
  • 15. توصیفگرهای مبتنی بر تقارن و محیط اتمی
  • 16. کرنل‌ها و روش‌های یادگیری ماشین مبتنی بر شباهت مولکولی
  • 17. رگرسیون خطی و غیرخطی برای پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 18. روش‌های کاهش بُعد و استخراج ویژگی از داده‌های مولکولی
  • 19. خوشه‌بندی ساختارها و حالت‌های مولکولی
  • 20. شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی سامانه‌های مولکولی
  • 21. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 22. شبکه‌های عصبی گرافی برای نمایش مولکول‌ها
  • 23. Graph Neural Network و پیام‌رسانی میان اتم‌ها
  • 24. مدل‌های Transformer برای داده‌ها و ساختارهای مولکولی
  • 25. یادگیری انتقالی در مسائل شبیه‌سازی مولکولی
  • 26. یادگیری فعال برای کاهش هزینه تولید داده‌های مولکولی
  • 27. یادگیری با نظارت و بدون نظارت در شیمی محاسباتی
  • 28. یادگیری تقویتی برای طراحی و بهینه‌سازی مولکولی
  • 29. تولید داده آموزشی از شبیه‌سازی‌های محاسباتی
  • 30. انتخاب داده و طراحی مجموعه آموزش برای مدل‌های مولکولی
  • 31. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های شبیه‌سازی
  • 32. تقسیم‌بندی داده‌های مولکولی برای آموزش و ارزیابی
  • 33. جلوگیری از نشت داده در پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 34. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین در شبیه‌سازی مولکولی
  • 35. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 36. مدل‌سازی انرژی پتانسیل با یادگیری ماشین
  • 37. پتانسیل‌های بین‌اتمی مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 38. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی انرژی و نیروهای اتمی
  • 39. پتانسیل‌های عصبی و میدان‌های نیروی یادگیری‌شده
  • 40. مدل‌سازی سطوح انرژی پتانسیل با شبکه‌های عصبی
  • 41. ادغام پتانسیل‌های یادگیری ماشین با دینامیک مولکولی
  • 42. دینامیک مولکولی مبتنی بر پتانسیل‌های ماشین‌لرنینگ
  • 43. شتاب‌دهی شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی با یادگیری ماشین
  • 44. مدل‌سازی سیستم‌های چندمقیاسی با یادگیری ماشین
  • 45. پل‌زدن میان شبیه‌سازی‌های کوانتومی و کلاسیک
  • 46. کوپل‌کردن مدل‌های کوانتومی و مکانیک مولکولی
  • 47. QM/MM و کاربرد یادگیری ماشین در آن
  • 48. مدل‌های coarse-grained مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 49. یادگیری نگاشت میان نمایش‌های اتمی و مزومقیاس
  • 50. تولید مدل‌های coarse-grained از داده‌های شبیه‌سازی
  • 51. یادگیری روابط میان ساختار و دینامیک در مقیاس‌های مختلف
  • 52. مدل‌سازی چندمقیاسی پروتئین‌ها با یادگیری ماشین
  • 53. شبیه‌سازی چندمقیاسی مواد جامد و مواد پیشرفته
  • 54. یادگیری ماشین برای مدل‌سازی پلیمرها و مواد نرم
  • 55. مدل‌سازی مایعات و سامانه‌های پیچیده چندمقیاسی
  • 56. پیش‌بینی خواص ترمودینامیکی با یادگیری ماشین
  • 57. پیش‌بینی خواص انتقالی و دینامیکی سامانه‌های مولکولی
  • 58. مدل‌سازی فازها و تغییرات فازی با یادگیری ماشین
  • 59. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی حلالیت و برهم‌کنش‌های مولکولی
  • 60. پیش‌بینی انرژی آزاد و روش‌های یادگیری ماشین
  • 61. یادگیری ماشین برای نمونه‌برداری و محاسبه انرژی آزاد
  • 62. مدل‌سازی مسیرهای واکنش شیمیایی با یادگیری ماشین
  • 63. یادگیری ماشین برای کشف و مدل‌سازی واکنش‌های شیمیایی
  • 64. پیش‌بینی سینتیک و موانع انرژی واکنش‌ها
  • 65. طراحی مولکولی مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 66. طراحی معکوس مواد و مولکول‌ها با هوش مصنوعی
  • 67. مدل‌های مولد برای تولید ساختارهای مولکولی
  • 68. شبکه‌های مولد و طراحی مولکول‌های جدید
  • 69. Variational Autoencoder برای طراحی مولکولی
  • 70. مدل‌های انتشار برای تولید ساختارهای مولکولی
  • 71. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ساختار مولکولی
  • 72. بهینه‌سازی هم‌زمان ساختار و خواص مولکول
  • 73. طراحی دارو با کمک یادگیری ماشین و شبیه‌سازی
  • 74. پیش‌بینی برهم‌کنش دارو و هدف مولکولی
  • 75. مدل‌سازی اتصال لیگاند و پروتئین با یادگیری ماشین
  • 76. طراحی مواد با خواص هدف‌گذاری‌شده
  • 77. جست‌وجوی فضای شیمیایی با روش‌های یادگیری ماشین
  • 78. Bayesian Optimization در طراحی مولکولی و مواد
  • 79. یادگیری ماشین و کشف مواد جدید
  • 80. ترکیب شبیه‌سازی مولکولی و مدل‌های پیش‌بینی سریع
  • 81. Active Learning در طراحی محاسباتی مواد و دارو
  • 82. عدم قطعیت و اطمینان‌سنجی پیش‌بینی‌های مولکولی
  • 83. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در شیمی محاسباتی
  • 84. تعمیم‌پذیری مدل‌ها میان مولکول‌ها و مواد مختلف
  • 85. خطاهای رایج در مدل‌سازی ماشین‌لرنینگ مولکولی
  • 86. بهینه‌سازی کارایی محاسباتی مدل‌های مولکولی
  • 87. استفاده از GPU برای یادگیری ماشین و شبیه‌سازی مولکولی
  • 88. ساخت جریان کاری یکپارچه برای ML و Molecular Simulation
  • 89. پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین مولکولی با Python
  • 90. استفاده از ابزارهای علمی Python برای داده‌های مولکولی
  • 91. مدیریت داده‌های بزرگ حاصل از شبیه‌سازی مولکولی
  • 92. تکرارپذیری و مستندسازی پروژه‌های شبیه‌سازی مبتنی بر ML
  • 93. مطالعه موردی پیش‌بینی خواص مولکولی با یادگیری ماشین
  • 94. مطالعه موردی ساخت پتانسیل بین‌اتمی مبتنی بر داده
  • 95. مطالعه موردی شبیه‌سازی چندمقیاسی با مدل یادگیری ماشین
  • 96. پروژه نهایی طراحی مولکول یا ماده با ترکیب ML و شبیه‌سازی

📚 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.