کتاب تحلیل منحنی‌های درخشش ابرنواختر با 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 تحلیل منحنی‌های درخشش ابرنواختر با یادگیری ماشین

موضوع کلی: علم داده و اخترفیزیک

موضوع میانی: یادگیری ماشین در نجوم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ابرنواخترها و اهمیت تحلیل منحنی‌های درخشش
  • 2. انواع ابرنواختر و ویژگی‌های منحنی‌های درخشش آن‌ها
  • 3. معرفی داده‌های منحنی‌های درخشش ابرنواختر: منابع و فرمت‌ها
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: حذف نویز و داده‌های پرت
  • 5. تکمیل داده‌های گمشده در منحنی‌های درخشش
  • 6. مهندسی ویژگی از داده‌های منحنی درخشش
  • 7. انتخاب ویژگی‌های مهم برای طبقه‌بندی ابرنواختر
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین نظارت شده
  • 9. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی درخشش
  • 10. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی ابرنواخترها
  • 11. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی در تحلیل ابرنواختر
  • 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و کاربرد آن‌ها در طبقه‌بندی
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و معماری آن‌ها
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش منحنی‌های درخشش
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل سری‌های زمانی درخشش
  • 16. یادگیری عمیق و کاربرد آن در تحلیل ابرنواختر
  • 17. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در نجوم
  • 18. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 19. تنظیم هایپرپارامترها و بهینه‌سازی مدل
  • 20. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تحلیل ابرنواختر
  • 21. یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی ابرنواخترها
  • 22. کاهش ابعاد با PCA و t-SNE برای تجسم داده‌ها
  • 23. تشخیص ناهنجاری در منحنی‌های درخشش ابرنواختر
  • 24. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی روش‌های رصد
  • 25. تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ ابرنواختر با استفاده از Spark
  • 26. استفاده از TensorFlow و Keras برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 27. استفاده از PyTorch برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 28. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط ابری (Google Cloud, AWS)
  • 29. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در نجوم (SHAP, LIME)
  • 30. کاربرد یادگیری ماشین در کشف ابرنواخترهای جدید
  • 31. بررسی چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری ماشین در نجوم
  • 32. آینده یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های نجومی
  • 33. تحلیل منحنی‌های درخشش ابرنواختر نوع Ia
  • 34. تحلیل منحنی‌های درخشش ابرنواختر نوع II
  • 35. تحلیل منحنی‌های درخشش ابرنواخترهای هسته آهنی
  • 36. تحلیل منحنی‌های درخشش ابرنواخترهای جفت شده
  • 37. تحلیل منحنی‌های درخشش ابرنواخترهای کند-زده
  • 38. تحلیل منحنی‌های درخشش ابرنواخترهای تکرارشونده
  • 39. استفاده از یادگیری ماشین برای تعیین فاصله تا ابرنواخترها
  • 40. استفاده از یادگیری ماشین برای تعیین پارامترهای فیزیکی ابرنواخترها
  • 41. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی پدیده‌های گذرا
  • 42. تحلیل داده‌های چند موج‌بندی (Multi-wavelength) با یادگیری ماشین
  • 43. ادغام داده‌های منحنی درخشش با سایر داده‌های نجومی
  • 44. کاربرد یادگیری ماشین در بررسی‌های نجومی بزرگ (LSST, Pan-STARRS)

📚 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.