اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات فیزیکی مبتنی بر AI

کتاب بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات فیزیکی مبتنی بر AI

تگ‌ها: AI for Physics Computational Physics Deep Learning Energy Efficiency Reinforcement Learning الگوریتم بهینه‌سازی انرژی کارآمد بهینه‌سازی انرژی شبیه‌سازی فیزیک محاسباتی محاسبات فیزیکی مصرف انرژی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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 بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات فیزیکی مبتنی بر AI

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای خانگی

موضوع میانی: AI for AI Computational Physics

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات فیزیکی و چالش‌های مصرف انرژی
  • 2. بررسی روش‌های سنتی محاسبات فیزیکی و ناکارآمدی آن‌ها
  • 3. مبانی یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی انرژی
  • 4. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 5. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) برای پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 6. مدل‌سازی مصرف انرژی در شبیه‌سازی‌های فیزیکی
  • 7. روش‌های کاهش ابعاد داده برای کاهش هزینه محاسباتی
  • 8. انتخاب ویژگی‌های مهم برای پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 9. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در محاسبات فیزیکی
  • 11. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی انرژی بر روی CPU
  • 12. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از GPU
  • 13. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (مانند FPGA)
  • 14. محاسبات کوانتومی و پتانسیل آن در کاهش مصرف انرژی
  • 15. معرفی کتابخانه‌های نرم‌افزاری بهینه‌سازی انرژی
  • 16. بررسی معماری‌های جدید کامپیوتر برای محاسبات با انرژی کم
  • 17. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 18. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حل معادلات دیفرانسیل جزئی
  • 19. بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات الکترومغناطیسی
  • 20. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مکانیک سیالات محاسباتی
  • 21. استفاده از الگوریتم‌های متاهیوریستیک برای بهینه‌سازی انرژی
  • 22. تکنیک‌های کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning) مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. استفاده از سخت‌افزار آگاه از انرژی (Energy-Aware Hardware)
  • 25. بررسی روش‌های مدیریت توان در سیستم‌عامل
  • 26. بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات ابری
  • 27. استفاده از الگوریتم‌های توزیع‌شده برای کاهش مصرف انرژی
  • 28. تکنیک‌های موازی‌سازی برای کاهش زمان محاسبات و مصرف انرژی
  • 29. بررسی معماری‌های محاسباتی جدید (Neuromorphic Computing)
  • 30. بهینه‌سازی مصرف انرژی در الگوریتم‌های جستجو
  • 31. استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک برای بهینه‌سازی انرژی
  • 32. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی شبکه‌های حسگر بی‌سیم برای جمع‌آوری داده‌های فیزیکی
  • 33. مدل‌سازی و پیش‌بینی مصرف انرژی در سیستم‌های تعبیه‌شده
  • 34. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دستگاه‌های IoT برای کاربردهای فیزیکی
  • 35. بررسی اثرات مصرف انرژی بر دقت محاسبات فیزیکی
  • 36. روش‌های ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌سازی انرژی
  • 37. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبیه‌سازی آب و هوا
  • 38. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات نجومی
  • 39. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مصرف انرژی در طراحی دارو
  • 40. استفاده از یادگیری تقویتی برای کنترل پویا مصرف انرژی
  • 41. بهینه‌سازی مصرف انرژی در الگوریتم‌های شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 42. تکنیک‌های کاهش مصرف انرژی در پردازش سیگنال
  • 43. بررسی روش‌های کولینگ (Cooling) کارآمد برای سیستم‌های محاسباتی
  • 44. مدیریت حافظه برای کاهش مصرف انرژی
  • 45. بهینه‌سازی کامپایلر برای تولید کد با مصرف انرژی پایین
  • 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 47. استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خرابی سخت‌افزار و بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 48. بررسی روش‌های امنیتی برای جلوگیری از دستکاری الگوریتم‌های بهینه‌سازی انرژی
  • 49. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 50. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)
  • 51. بهینه‌سازی مصرف انرژی در الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
  • 52. استفاده از یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی پارامترهای 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.