سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبیه‌سازی شیمیایی با یادگیری ماشین برای اخراج مواد ستاره‌ای (با رویکرد سازگار با قوانین)

کتاب شبیه‌سازی شیمیایی با یادگیری ماشین برای اخراج مواد ستاره‌ای (با رویکرد سازگار با قوانین)

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 شبیه‌سازی شیمیایی با یادگیری ماشین برای اخراج مواد ستاره‌ای (با رویکرد سازگار با قوانین)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین در علوم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. یادگیری نظارت شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 5. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 6. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
  • 7. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 8. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
  • 9. یادگیری تقویتی: مفاهیم و اصول
  • 10. کاربرد یادگیری ماشین در علوم
  • 11. اهمیت شبیه‌سازی در فرآیندهای علمی
  • 12. شبیه‌سازی شیمیایی: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 13. مقدمه‌ای بر اخراج مواد ستاره‌ای (AGB Outflows)
  • 14. فیزیک اخراج مواد ستاره‌ای
  • 15. فرآیندهای شیمیایی در اخراج مواد ستاره‌ای
  • 16. نقش مدل‌سازی در درک اخراج مواد ستاره‌ای
  • 17. نیاز به رویکردهای محاسباتی پیشرفته
  • 18. یادگیری ماشین به عنوان ابزاری برای شبیه‌سازی
  • 19. مدل‌سازی شیمیایی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 20. معرفی ACES MACE
  • 21. هدف ACES MACE
  • 22. معماری ACES MACE
  • 23. اجزای اصلی ACES MACE
  • 24. داده‌ها در ACES MACE
  • 25. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 26. مهندسی ویژگی در ACES MACE
  • 27. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. آموزش مدل‌ها
  • 29. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 30. تنظیم ابرپارامترها
  • 31. اعتبارسنجی متقابل
  • 32. کاربرد ACES MACE در اخراج مواد ستاره‌ای
  • 33. شبیه‌سازی ترکیب شیمیایی
  • 34. پیش‌بینی دما و فشار
  • 35. مدل‌سازی دینامیک اخراج مواد
  • 36. مقایسه نتایج ACES MACE با مدل‌های سنتی
  • 37. مزایای ACES MACE
  • 38. چالش‌های پیاده‌سازی ACES MACE
  • 39. ملاحظات محاسباتی
  • 40. نرم‌افزارهای مورد نیاز
  • 41. بسته‌های کتابخانه‌ای یادگیری ماشین
  • 42. محیط‌های توسعه
  • 43. مقدمه‌ای بر شیمی محاسباتی
  • 44. مفاهیم پایه مکانیک کوانتومی
  • 45. شبیه‌سازی‌های مولکولی
  • 46. روش‌های تقریبی در شیمی کوانتومی
  • 47. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی محاسبات شیمیایی
  • 48. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 49. یادگیری ماشین برای تسریع محاسبات کوانتومی
  • 50. ساخت پایگاه داده‌های شیمیایی
  • 51. استفاده از داده‌های نجومی
  • 52. استانداردهای داده در علوم ستاره‌ای
  • 53. مدیریت داده‌های بزرگ
  • 54. پردازش داده‌های علمی
  • 55. تجسم داده‌های علمی
  • 56. مبانی اخترفیزیک
  • 57. اخراج مواد در ستاره‌های مجتمع (AGB)
  • 58. فرآیندهای انتقال جرم و انرژی
  • 59. شیمی فضا
  • 60. محیط‌های ستاره‌ای
  • 61. مدل‌سازی پدیده‌های ستاره‌ای
  • 62. یادگیری ماشین در اخترفیزیک
  • 63. کاربردهای یادگیری ماشین در مطالعه ستاره‌ها
  • 64. شبیه‌سازی‌های عددی در اخترفیزیک
  • 65. نرم‌افزارهای اخترفیزیکی
  • 66. مبانی دینامیک سیالات
  • 67. شبیه‌سازی‌های عددی دینامیک سیالات
  • 68. یادگیری ماشین برای مدل‌سازی دینامیک سیالات
  • 69. کاربرد در اخراج مواد ستاره‌ای
  • 70. اصول شبیه‌سازی‌های عددی
  • 71. اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی
  • 72. محدودیت‌های مدل‌های شبیه‌سازی
  • 73. آینده یادگیری ماشین در شبیه‌سازی‌های علمی
  • 74. نقش یادگیری ماشین در اکتشافات علمی
  • 75. توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 76. همکاری بین رشته‌ای
  • 77. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در علم
  • 78. امنیت داده‌ها در تحقیقات علمی
  • 79. حفظ حریم خصوصی در داده‌های علمی
  • 80. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 81. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین
  • 82. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 83. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی
  • 84. یادگیری عمیق برای شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 85. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 86. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 87. ترانسفورمرها در شبیه‌سازی
  • 88. یادگیری ماشین برای کشف قوانین فیزیکی
  • 89. تولید مدل‌های فیزیکی از داده‌ها
  • 90. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 91. راهنمایی برای تحقیقات آینده
  • 92. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
  • 93. انتخاب ابزار مناسب
  • 94. مستندسازی تحقیقات
  • 95. اشتراک‌گذاری نتایج
  • 96. فرهنگ همکاری علمی
  • 97. آینده اخراج مواد ستاره‌ای
  • 98. نقش یادگیری ماشین در پیشرفت دانش
  • 99. پیش‌بینی‌های علمی مبتنی بر داده
  • 100. نوآوری در روش‌های 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.