سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین در نجوم: کشف الگوهای پنهان در آسمان شب

کتاب یادگیری ماشین در نجوم: کشف الگوهای پنهان در آسمان شب

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 در نجوم: کشف الگوهای پنهان در آسمان شب

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Astronomy

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 2. کاربرد یادگیری ماشین در نجوم
  • 3. آسمان شب: یک مخزن داده
  • 4. یادگیری نظارت شده: برچسب گذاری ستارگان
  • 5. یادگیری بدون نظارت: خوشه بندی کهکشان ها
  • 6. تقویت یادگیری: ربات های کاوشگر
  • 7. یادگیری عمیق: شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های زمانی
  • 9. پردازش زبان طبیعی برای مقالات نجومی
  • 10. شناسایی الگوهای نوری
  • 11. تشخیص ناهنجاری در داده های ستاره ای
  • 12. مدل سازی سیارات فراخورشیدی
  • 13. تخمین فاصله ستاره ای
  • 14. کشف کوتوله های سفید
  • 15. طبقه بندی سیاه‌چاله‌ها
  • 16. شناسایی ابرنواخترها
  • 17. پیش بینی فعالیت خورشیدی
  • 18. تحلیل داده های تلسکوپ فضایی هابل
  • 19. پردازش داده های رصدخانه آلما
  • 20. کاربرد یادگیری ماشین در رصدخانه های زمینی
  • 21. پاکسازی نویز از تصاویر نجومی
  • 22. افزایش وضوح تصاویر ستاره ای
  • 23. تقویت جزئیات در سحابی ها
  • 24. تشخیص و اصلاح آرتیفکت ها
  • 25. مدل سازی تکامل کهکشان ها
  • 26. شبیه سازی کیهان شناسی
  • 27. یادگیری تقویتی برای کنترل تلسکوپ
  • 28. بهینه سازی پارامترهای مدل های نجومی
  • 29. تخمین پارامترهای کیهان شناسی
  • 30. کشف ماده تاریک
  • 31. تحلیل امواج گرانشی
  • 32. شناسایی امواج رادیویی از اعماق فضا
  • 33. پردازش داده های تداخل سنجی
  • 34. یافتن سیارات درون منظومه شمسی
  • 35. مطالعه ریزشاخ و برگ (Microlensing)
  • 36. تشخیص نوری اجرام آسمانی
  • 37. طبقه بندی اجرام نزدیک زمین (NEOs)
  • 38. پیش بینی برخورد شهاب سنگ ها
  • 39. کشف اجرام کم نور
  • 40. مطالعه خواص ستاره های کوتوله قرمز
  • 41. تحلیل طیف ستارگان
  • 42. استخراج اطلاعات از طیف سنجی
  • 43. دسته بندی انواع ستاره ها
  • 44. شناسایی و تفکیک منابع نوری
  • 45. کشف و تحلیل ابرهای مولکولی
  • 46. مطالعه گازهای بین ستاره ای
  • 47. تحلیل توزیع ماده در کیهان
  • 48. مدل سازی گرانش در مقیاس بزرگ
  • 49. کاربرد یادگیری ماشین در رصد پدیده های گذرا
  • 50. شناسایی سریع رویدادهای نجومی
  • 51. تلفیق داده های چند طیفی
  • 52. تفسیر داده های رصدخانه های متعدد
  • 53. استخراج ویژگی از تصاویر سه بعدی
  • 54. مدل سازی سه بعدی سحابی ها
  • 55. تحلیل ساختارهای پیچیده کیهانی
  • 56. جستجوی حیات فرازمینی
  • 57. تحلیل داده هایSETI
  • 58. کاربرد یادگیری ماشین در اختر فیزیک ذرات
  • 59. شناسایی تابش های کیهانی
  • 60. تحلیل داده های آشکارسازهای نوترینو
  • 61. مطالعه پدیده های پرانرژی
  • 62. مدل سازی پدیده‌های اخترفیزیکی
  • 63. پیش بینی رفتار سیاه چاله‌ها
  • 64. تحلیل دیسک‌های برافزایشی
  • 65. تفسیر داده‌های تلسکوپ اشعه ایکس
  • 66. کاربرد یادگیری ماشین در مطالعات زمین شناسی سیاره ای
  • 67. شناسایی ویژگی های سطحی سیارات
  • 68. تحلیل تصاویر مریخ نوردها
  • 69. نقشه برداری از منابع آب در سیارات
  • 70. مطالعه شکل گیری منظومه ها
  • 71. شبیه سازی تشکیل سیارات
  • 72. تحلیل مواد اولیه سیاره ای
  • 73. کاربرد یادگیری ماشین در نجوم فرا کهکشانی
  • 74. دسته بندی انواع کهکشان ها
  • 75. تحلیل دینامیک کهکشانی
  • 76. مطالعه برهم کنش کهکشان ها
  • 77. مدل سازی ادغام کهکشان ها
  • 78. شناسایی کهکشان های دوردست
  • 79. تحلیل ابرخوشه های کهکشانی
  • 80. کاربرد یادگیری ماشین در کیهان شناسی رصدی
  • 81. اندازه گیری انبساط کیهان
  • 82. مطالعه ساختار بزرگ مقیاس کیهان
  • 83. تحلیل تابش زمینه کیهانی (CMB)
  • 84. تخمین پارامترهای مدل لامبدا-سی دی ام
  • 85. کاربرد یادگیری ماشین در اختر زیست شناسی
  • 86. یافتن سیارات قابل سکونت
  • 87. تحلیل اتمسفر سیارات فراخورشیدی
  • 88. جستجوی بیومارکرها
  • 89. پیش بینی شرایط اتمسفری
  • 90. کاربرد یادگیری ماشین در علم داده نجومی
  • 91. مهندسی ویژگی برای داده های نجومی
  • 92. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
  • 93. تجسم داده های نجومی
  • 94. مدیریت داده های حجیم نجومی
  • 95. آینده یادگیری ماشین در نجوم
  • 96. چالش های یادگیری ماشین در نجوم
  • 97. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در نجوم
  • 98. همکاری انسان و ماشین در کشف علمی
  • 99. دسترسی به داده های نجومی باز
  • 100. استانداردسازی داده های نجومی

📚 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.