کتاب کاربرد هوش مصنوعی در کشف و طراحی مواد کوانتومی پیشرفته

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 کشف و طراحی مواد کوانتومی پیشرفته

موضوع کلی: توسعه بازی موبایل با فریم‌ورک Cocos2d-iPhone

موضوع میانی: AI for Quantum Materials

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مواد کوانتومی و نقش هوش مصنوعی در اکتشاف آن‌ها
  • 2. دسته‌بندی مواد کوانتومی: توپولوژیکی، ابررسانا، ۲ بعدی و الکترون‌های همبسته
  • 3. بنیان‌های مکانیک کوانتومی لازم برای طراحی مواد
  • 4. تابع موج، چگالی الکترونی و پایه‌های محاسباتی مواد
  • 5. تقریب کثیف‌ابهام‌زایی (DFT) و کاربرد در مواد کوانتومی
  • 6. محدودیت‌های DFT و نیاز به روش‌های پس‌از DFT
  • 7. روش‌های پیشرفته: GW، DMFT و coupled cluster
  • 8. شبکه‌های بلوخ و محاسبات نواری الکترونی
  • 9. مدل‌های هابرد و تاندار-لیتینگر برای سیستم‌های قوی همبسته
  • 10. یادگیری ماشین برای حل معادله دیراک و شرودینگر
  • 11. بیوانگاری داده‌های بلوری: فضاهای متقارن و گروه‌های فضا
  • 12. توصیف‌کننده‌های ساختاری و فینگرپرینت‌های بلوری
  • 13. فینگرپرینت‌های محلی: SOAP، ACSF و می‌تاژ
  • 14. توصیف‌کننده‌های الکترونی: DOS، بُندها و تقارن
  • 15. کتابخانه‌های داده‌ای بزرگ مواد: Materials Project، AFLOW، ICSD
  • 16. استخراج و پیش‌پردازش داده‌های بلوری مقیاس بزرگ
  • 17. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خواص الکترونیکی و فیزیکی
  • 18. طبقه‌بندی فازهای کوانتومی با ML
  • 19. شبکه‌های عصبی چندلایه و خروجی چندبعدی برای مواد
  • 20. شبکه‌های کانولوشنی گراف (GNN) و کاربرد در جامدات
  • 21. گراف بلوری و معماری CGCNN و MEGNet
  • 22. تبدیل اسپکترال روی گراف‌های بلوری
  • 23. مدل‌های پیام‌رسانی پیامی (Message Passing) برای اتم‌ها
  • 24. مدل‌های پیش‌ساخته ساختاری: CHGNet، M3GNet، ALIGNN
  • 25. مدل‌های پیش‌ساخته مولکولی و تعمیم به جامدات
  • 26. مدل‌های ترنسفورمر برای بلورات و مواد
  • 27. توجه‌وزنی سه‌بعدی و مدل Crystal Transformer
  • 28. مدل‌سازی چندمقیاسی: از اتم تا جامد
  • 29. یادگیری نشتی: از DFT به مدل‌های کلاسیک
  • 30. یادگیری چندپایه و داده‌های کم‌هزینه
  • 31. بهینه‌سازی بیزی برای جستجوی فضای مواد
  • 32. یادگیری فعال (Active Learning) در اکتشاف مواد
  • 33. انتخاب مجموعه آموزشی با عدم قطعیت و نقطه سوخته
  • 34. بهینه‌سازی توپولوژیکی فضای مواد با Bayesian Optimization
  • 35. مدل‌های چگالی احتمالی برای پیش‌بینی فاز
  • 36. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در طراحی معکوس مواد
  • 37. اتوانکودرها و یادگیری نمایش ساختاری بلور
  • 38. مدل‌های انتشار (Diffusion) برای تولید بلور و مواد
  • 39. فریمورکهای طراحی معکوس: MaterialGAN، CrysGen
  • 40. بهینه‌سازی همزمان چند هدف در فضای مواد کوانتومی
  • 41. پیش‌بینی ابررسانایی با مدل‌های عمیق
  • 42. شناسایی ابررساناهای دمای اتاق با AI
  • 43. پیش‌بینی مواد توپولوژیکی و اینواناریانت‌های طوبولوژیکی
  • 44. طبقه‌بندی اینسل‌های توپولوژیکی با GNN
  • 45. پیش‌بینی مواد دو بعدی و لایه‌های واندروال
  • 46. پیش‌بینی خواص مکانیکی و الاستیسیته کوانتومی
  • 47. پیش‌بینی ضریب دیالکتریک و پاسخ غیرخطی
  • 48. پیش‌بینی جذب فوتونی و نوار انرژی
  • 49. طراحی کاتالیزورهای کوانتومی با یادگیری ماشین
  • 50. بهینه‌سازی الکتروکاتالیز با مدل‌های عمیق
  • 51. پیش‌بینی مواد کاتالیز برای شکست پیوند H₂
  • 52. مواد کهنسالی و پایداری محاسباتی با AI
  • 53. پیش‌بینی دما و فشار بحرانی فازها
  • 54. نقشه‌های فاز و یادگیری ماشین
  • 55. شناسایی تغییرات فازی با شبکه‌های عصبی
  • 56. مدل‌سازی نقص‌ها و دوپانگ در بلورها
  • 57. اثر نقص بر خواص الکترونیکی و پیش‌بینی AI
  • 58. جستجوی اسپینترونیک با یادگیری ماشین
  • 59. پیش‌بینی مومنت مغناطیسی و ترتیب اسپین
  • 60. کیوبیت‌های توپولوژیکی و شناسایی ماده با AI
  • 61. ترکیب کامپیوتینگ کوانتومی و یادگیری ماشین
  • 62. خورشیدی‌سازی و مواد فتوالکتریک کوانتومی
  • 63. پیش‌بینی ضرایب ZT برای ترموالکتریک
  • 64. بهینه‌سازی مواد ترموالکتریک با GNN
  • 65. باتری‌های پیشرفته: الکترولیت‌های جامد و AI
  • 66. پیش‌بینی هدایت یونی در الکترولیت‌های جامد
  • 67. رابط الکترود-الکترولیت و مدل‌سازی با AI
  • 68. تفسیرپذیری مدل‌ها: SHAP، LIME و ویژگی‌های فیزیکی
  • 69. اعتمادسنجی پیش‌بینی‌ها و عدم قطعیت بیزی
  • 70. اعتبارسنجی مدل‌ها با داده‌های آزمایشگاهی
  • 71. هایپرپارامتر و بهینه‌سازی در یادگیری مواد
  • 72. بارگذاری مجدد و fine-tuning مدل‌های پیش‌ساخته
  • 73. استقرار مدل در اکتشاف مواد و خط لوله‌های خودکار
  • 74. اتوماسیون اکتشاف مواد: A-Lab و آزمایشگاه رباتیک
  • 75. بازخورد آزمایشگاهی و یادگیری تعاملی
  • 76. داده افکت و کیفیت داده در علوم مواد
  • 77. داده‌های ناقص و تکمیل با AI
  • 78. داده‌های متناقض و یادگیری مقاوم
  • 79. استانداردسازی و بازپذیری نتایج AI در مواد
  • 80. مطالعات موردی: اکتشاف ابررسانا بدون ضمیمه
  • 81. مطالعات موردی: مواد ۲ بعدی Moiré و هوش مصنوعی
  • 82. روندهای آینده: مواد کوانتومی با AI عامل
  • 83. چالش‌ها: داده کم، پویایی و مقیاس‌پذیری
  • 84. ابزارهای نرم‌افزاری: MatGLM، ChxGPT، M3GNet
  • 85. پروژه نهایی: طراحی معکوس ماده کوانتومی با AI

📚 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.