سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از LLMs برای طراحی مواد جدید

کتاب استفاده از LLMs برای طراحی مواد جدید

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 استفاده از LLMs برای طراحی مواد جدید

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تعامل انسان و ماشین با LLMs (Human-AI Interaction)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 2. اصول اولیهٔ یادگیری ماشین در طراحی مواد
  • 3. آشنایی با معماری ترنسفورمر در LLMها
  • 4. کاربرد LLMها در جستجوی ادبیات علمی مواد
  • 5. تحلیل خواص مواد با استفاده از LLMها
  • 6. پیش‌بینی ساختار مولکولی مواد با LLM
  • 7. طراحی مواد نوین با رویکرد هوش مصنوعی
  • 8. مدل‌سازی رفتار مکانیکی مواد با LLM
  • 9. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با کمک LLM
  • 10. طراحی مواد برای کاربردهای انرژی با LLM
  • 11. بهینه‌سازی فرآیندهای سنتز مواد با LLM
  • 12. شناسایی الگوهای ساختاری در مواد با LLM
  • 13. تولید توصیف‌های متنی برای داده‌های مواد
  • 14. استخراج اطلاعات از مقالات علمی مواد
  • 15. طبقه‌بندی و دسته‌بندی مواد با LLM
  • 16. تشخیص ناهنجاری در داده‌های مواد
  • 17. تولید داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌ها
  • 18. ارزیابی عملکرد LLMها در حوزه مواد
  • 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMها برای وظایف خاص مواد
  • 20. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی برای LLMها
  • 21. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل مواد
  • 22. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای داده‌های مواد
  • 23. نمایش واژگان (Word Embeddings) در حوزه مواد
  • 24. مدل‌های زبانی پیشرفته (مانند GPT)
  • 25. کاربرد مدل‌های زبانی مولد در طراحی مواد
  • 26. تولید فرمولاسیون‌های جدید مواد با LLM
  • 27. پیش‌بینی خواص فیزیکی مواد با LLM
  • 28. پیش‌بینی خواص شیمیایی مواد با LLM
  • 29. طراحی مواد زیست‌سازگار با LLM
  • 30. کاربرد LLMها در علم پلیمر
  • 31. طراحی مواد نانو با کمک LLM
  • 32. بهینه‌سازی خواص سطحی مواد با LLM
  • 33. پیش‌بینی پایداری مواد با LLM
  • 34. مدل‌سازی واکنش‌های شیمیایی مواد
  • 35. شناسایی کاتالیست‌های جدید با LLM
  • 36. طراحی مواد برای کاربردهای الکترونیکی
  • 37. پیش‌بینی خواص اپتیکی مواد با LLM
  • 38. طراحی مواد برای ذخیره‌سازی انرژی
  • 39. کاربرد LLMها در علم سرامیک
  • 40. طراحی مواد فلزی با LLM
  • 41. بهینه‌سازی آلیاژهای فلزی با LLM
  • 42. پیش‌بینی خواص حرارتی مواد
  • 43. مدل‌سازی رفتار خوردگی مواد
  • 44. طراحی مواد مقاوم به خوردگی
  • 45. کاربرد LLMها در علم مواد کامپوزیت
  • 46. بهینه‌سازی خواص مکانیکی کامپوزیت‌ها
  • 47. پیش‌بینی عمر مفید مواد
  • 48. تحلیل شکست مواد با LLM
  • 49. مدل‌سازی فرآیندهای شکل‌دهی مواد
  • 50. طراحی مواد با خواص سفارشی
  • 51. استفاده از LLMها در علم مواد محاسباتی
  • 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در طراحی مواد
  • 53. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در تحلیل تصاویر مواد
  • 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در داده‌های سری زمانی مواد
  • 55. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در طراحی مواد
  • 56. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی و طراحی مواد
  • 57. مسئولیت‌پذیری در استفاده از LLMها
  • 58. امنیت داده‌ها در مدل‌های طراحی مواد
  • 59. حریم خصوصی در استفاده از LLMها
  • 60. مدل‌های زبانی کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 61. معماری‌های نوین LLM برای حوزه مواد
  • 62. کشف دانش از پایگاه‌های داده مواد
  • 63. سیستم‌های توصیه‌گر مواد
  • 64. تحلیل احساسات در نظرات کاربران درباره مواد
  • 65. ترجمه ماشینی متون علمی مواد
  • 66. خلاصه‌سازی خودکار مقالات مواد
  • 67. تولید کد برای شبیه‌سازی مواد
  • 68. مدیریت دانش مواد با LLM
  • 69. خودکارسازی فرآیندهای تحقیق و توسعه مواد
  • 70. کاوش در فضای شیمیایی برای یافتن مواد جدید
  • 71. طراحی مواد برای کاربردهای پزشکی
  • 72. پیش‌بینی سمیت مواد
  • 73. طراحی مواد برای فیلتراسیون و جداسازی
  • 74. کاربرد LLMها در علم مواد نساجی
  • 75. طراحی مواد برای کاربردهای فضایی
  • 76. بهینه‌سازی فرآیندهای بازیافت مواد
  • 77. طراحی مواد با قابلیت خودترمیمی
  • 78. مدل‌سازی رفتار ترمودینامیکی مواد
  • 79. پیش‌بینی خواص ترموالکتریکی مواد
  • 80. کاربرد LLMها در علم مواد نوری
  • 81. طراحی مواد برای حسگرها
  • 82. بهینه‌سازی خواص مغناطیسی مواد
  • 83. پیش‌بینی پدیده‌های کوانتومی در مواد
  • 84. طراحی مواد برای ذخیره‌سازی هیدروژن
  • 85. مدل‌سازی فعل و انفعالات سطح-ماده
  • 86. کاربرد LLMها در علم مواد زیستی
  • 87. طراحی مواد برای دارورسانی
  • 88. پیش‌بینی اندرکنش‌های مولکولی
  • 89. تولید متون علمی با کمک LLM
  • 90. ارائهٔ راهکارهای نوآورانه با LLM
  • 91. توسعهٔ ابزارهای هوشمند برای دانشمندان مواد
  • 92. تعامل انسان و ماشین در طراحی مواد
  • 93. مبانی داده‌کاوی در علوم مواد
  • 94. پایگاه‌های دادهٔ علمی مواد و LLMها
  • 95. آموزش LLMها بر روی داده‌های اختصاصی مواد
  • 96. ارزیابی قابلیت اطمینان پیش‌بینی‌های LLM
  • 97. آیندهٔ LLMها در کشف و طراحی مواد

📚 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.