, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش و تحلیل داده‌های مهندسی شیمی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش و تحلیل داده‌های مهندسی شیمی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی پردازش داده در مهندسی شیمی
  • 2. مقدمه ای بر تحلیل داده در مهندسی شیمی
  • 3. انواع داده ها در مهندسی شیمی
  • 4. جمع آوری داده ها در مهندسی شیمی
  • 5. پیش پردازش داده های مهندسی شیمی
  • 6. پاکسازی داده های مهندسی شیمی
  • 7. مدیریت داده های از دست رفته
  • 8. کاهش ابعاد داده ها
  • 9. انتخاب ویژگی در مهندسی شیمی
  • 10. نمونه سازی داده ها
  • 11. داده های حجیم در مهندسی شیمی
  • 12. مقدمه ای بر الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 13. یادگیری با نظارت
  • 14. رگرسیون خطی
  • 15. رگرسیون چند جمله ای
  • 16. رگرسیون ساپورت وکتور (SVR)
  • 17. درخت های تصمیم برای رگرسیون
  • 18. جنگل های تصادفی برای رگرسیون
  • 19. تقویت گرادیان برای رگرسیون
  • 20. شبکه های عصبی برای رگرسیون
  • 21. یادگیری بدون نظارت
  • 22. خوشه بندی K-Means
  • 23. خوشه بندی سلسله مراتبی
  • 24. تحلیل مولفه های اصلی (PCA)
  • 25. تحلیل تمایز خطی (LDA)
  • 26. قوانین انجمنی
  • 27. یادگیری تقویتی
  • 28. مقدمه ای بر بهینه سازی
  • 29. بهینه سازی تک متغیره
  • 30. بهینه سازی چند متغیره
  • 31. روش های گرادیانی
  • 32. روش نیوتن
  • 33. روش شبه نیوتن
  • 34. روش های مستقیم
  • 35. روش های مبتنی بر جمعیت
  • 36. الگوریتم ژنتیک
  • 37. بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)
  • 38. الگوریتم کلونی مورچه (ACO)
  • 39. بهینه سازی مبتنی بر شبیه سازی تبرید
  • 40. کاربرد بهینه سازی در مهندسی شیمی
  • 41. بهینه سازی پارامترهای فرآیند
  • 42. طراحی راکتورهای شیمیایی
  • 43. بهینه سازی جداسازی
  • 44. مدل سازی و شبیه سازی فرآیندهای شیمیایی
  • 45. پیش بینی خواص مواد
  • 46. کنترل فرآیند
  • 47. تشخیص عیب در فرآیندها
  • 48. بهینه سازی مصرف انرژی
  • 49. بهینه سازی تولید
  • 50. مدیریت زنجیره تامین در صنایع شیمیایی
  • 51. مقدمه ای بر پردازش سیگنال در مهندسی شیمی
  • 52. تبدیل فوریه
  • 53. تبدیل موجک
  • 54. فیلترهای دیجیتال
  • 55. آنالیز سری های زمانی
  • 56. کاربرد پردازش سیگنال در مهندسی شیمی
  • 57. آنالیز داده های سنسورها
  • 58. تشخیص الگو در داده های فرآیند
  • 59. پیش بینی نوسانات فرآیند
  • 60. تحلیل داده های طیفی
  • 61. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش داده های مهندسی شیمی
  • 62. مدل سازی پیش بینانه
  • 63. تشخیص و پیش بینی خرابی تجهیزات
  • 64. بهینه سازی پارامترهای عملیاتی
  • 65. کنترل کیفیت محصولات
  • 66. شناسایی مواد جدید
  • 67. تحلیل حساسیت مدل ها
  • 68. تفسیرپذیری مدل های یادگیری ماشین
  • 69. روش های اعتبارسنجی مدل
  • 70. ارزیابی عملکرد الگوریتم ها
  • 71. مقدمه ای بر بهینه سازی الگوریتم ها
  • 72. بهینه سازی پارامترهای الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 73. تنظیم ابرپارامترها
  • 74. جستجوی شبکه ای
  • 75. جستجوی تصادفی
  • 76. بهینه سازی بیزی
  • 77. بهینه سازی الگوریتم های بهینه سازی
  • 78. ترکیب الگوریتم های یادگیری ماشین و بهینه سازی
  • 79. یادگیری تقویتی عمیق
  • 80. شبکه های عصبی مولد (GANs)
  • 81. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 82. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-task Learning)
  • 83. روش های ترکیبی برای بهینه سازی فرآیند
  • 84. استفاده از داده های شبیه سازی برای آموزش مدل ها
  • 85. مدل سازی مبتنی بر داده و مبتنی بر فیزیک
  • 86. یادگیری قوانین فیزیکی
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در مهندسی شیمی
  • 88. بررسی مطالعات موردی در مهندسی شیمی
  • 89. ارائه پروژه های عملی
  • 90. مباحث پیشرفته در پردازش و تحلیل داده های مهندسی شیمی
  • 91. یادگیری عمیق در مهندسی شیمی
  • 92. شبکه های کانولوشنال (CNNs)
  • 93. شبکه های بازگشتی (RNNs)
  • 94. شبکه های ترنسفورمر (Transformers)
  • 95. یادگیری تقویتی برای کنترل هوشمند
  • 96. پردازش زبان طبیعی در مهندسی شیمی
  • 97. تحلیل داده های متنی از مقالات و گزارش ها
  • 98. کاربرد داده های کلان در مهندسی شیمی
  • 99. اینترنت اشیاء (IoT) در صنایع شیمیایی
  • 100. تحلیل داده های بلادرنگ

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش و تحلیل داده‌های مهندسی شیمی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا