سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارزیابی روش‌های نیمه‌تجربی در شبیه‌سازی مولکولی با ابزارهای یادگیری ماشین

کتاب ارزیابی روش‌های نیمه‌تجربی در شبیه‌سازی مولکولی با ابزارهای 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 ارزیابی روش‌های نیمه‌تجربی در شبیه‌سازی مولکولی با ابزارهای یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم پایه و محاسباتی

موضوع میانی: شیمی محاسباتی و مدل‌سازی مولکولی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مولکولی
  • 2. مبانی شیمی کوانتومی برای مدل‌سازی
  • 3. روش‌های تقریبی در مکانیک کوانتومی
  • 4. اصول روش هارتری-فاک
  • 5. نارسایی‌های روش هارتری-فاک
  • 6. مفهوم نظریه تابعی چگالی
  • 7. روش‌های نیمه‌تجربی در شیمی کوانتومی
  • 8. تاریخچه و توسعه روش‌های نیمه‌تجربی
  • 9. مزایا و معایب روش‌های نیمه‌تجربی
  • 10. مروری بر روش‌های نیمه‌تجربی رایج
  • 11. معرفی روش GFN1-xTB
  • 12. اصول فیزیکی و شیمیایی GFN1-xTB
  • 13. پارامترسازی در روش‌های نیمه‌تجربی
  • 14. کاربرد GFN1-xTB در سیستم‌های کوچک
  • 15. کاربرد GFN1-xTB در سیستم‌های بزرگ
  • 16. نارسایی‌های شناسایی شده در GFN1-xTB
  • 17. ارزیابی دقت GFN1-xTB با داده‌های تجربی
  • 18. ارزیابی دقت GFN1-xTB با روش‌های دقیق‌تر
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در علوم
  • 20. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 21. کاربرد یادگیری ماشین در شیمی محاسباتی
  • 22. معرفی ابزارهای یادگیری ماشین
  • 23. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 24. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
  • 25. رگرسیون چند جمله‌ای
  • 26. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 27. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 30. درختان تصمیم
  • 31. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 32. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 33. مقدمه‌ای بر انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 34. روش‌های مبتنی بر فیلتر
  • 35. روش‌های مبتنی بر Wrapper
  • 36. روش‌های ترکیبی (Embedded)
  • 37. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 38. تولید ویژگی‌های توصیفی مولکولی
  • 39. توصیف‌گرهای مولکولی (Molecular Descriptors)
  • 40. توصیف‌گرهای مبتنی بر ساختار
  • 41. توصیف‌گرهای مبتنی بر توپولوژی
  • 42. توصیف‌گرهای مبتنی بر الکترونیک
  • 43. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 44. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 45. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 46. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 47. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 48. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 49. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 50. ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 51. میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
  • 52. ضریب تعیین (R-squared)
  • 53. کاربرد یادگیری ماشین برای بهبود GFN1-xTB
  • 54. شناسایی الگوهای خطا در GFN1-xTB
  • 55. مدل‌سازی خطاهای GFN1-xTB با یادگیری ماشین
  • 56. اصلاح نتایج GFN1-xTB با پیش‌بینی‌های یادگیری ماشین
  • 57. ارزیابی روش‌های اصلاح شده
  • 58. شبیه‌سازی ساختار مولکولی با GFN1-xTB
  • 59. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با GFN1-xTB
  • 60. محاسبه خواص ترمودینامیکی با GFN1-xTB
  • 61. محاسبه خواص طیفی با GFN1-xTB
  • 62. کاربرد GFN1-xTB در طراحی دارو
  • 63. کاربرد GFN1-xTB در علم مواد
  • 64. کاربرد GFN1-xTB در کاتالیز
  • 65. کاربرد GFN1-xTB در شیمی سبز
  • 66. مطالعه موردی: ارزیابی GFN1-xTB برای مولکول‌های آلی
  • 67. مطالعه موردی: ارزیابی GFN1-xTB برای کمپلکس‌های فلزی
  • 68. مطالعه موردی: ارزیابی GFN1-xTB برای سیستم‌های زیستی
  • 69. مقایسه GFN1-xTB با روش‌های نیمه‌تجربی دیگر
  • 70. مقایسه GFN1-xTB با روش‌های اب-اینیزیو
  • 71. مقایسه GFN1-xTB با روش‌های تجربی
  • 72. چالش‌های استفاده از یادگیری ماشین در شیمی محاسباتی
  • 73. محدودیت‌های داده‌های آموزشی
  • 74. قابلیت تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 75. تعمیم‌پذیری مدل‌ها به داده‌های جدید
  • 76. آینده یادگیری ماشین در شبیه‌سازی مولکولی
  • 77. توسعه روش‌های نیمه‌تجربی جدید
  • 78. ادغام روش‌های نیمه‌تجربی و یادگیری ماشین
  • 79. استفاده از هوش مصنوعی در کشف مولکول‌های جدید
  • 80. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در علم
  • 81. کاربرد GFN1-xTB در تحقیقات پایه
  • 82. کاربرد GFN1-xTB در توسعه فناوری
  • 83. نقش GFN1-xTB در پیشرفت علوم شیمی
  • 84. نقش یادگیری ماشین در آینده پژوهش‌های مولکولی
  • 85. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی مولکولی
  • 86. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی در شبیه‌سازی
  • 87. اصول محاسبات کوانتومی برای شبیه‌سازی
  • 88. کاربرد GFN1-xTB در سیستم‌های پیچیده
  • 89. توسعه ابزارهای نرم‌افزاری برای GFN1-xTB
  • 90. ملاحظات مربوط به مجوزهای نرم‌افزاری
  • 91. استانداردهای تبادل داده در شیمی محاسباتی
  • 92. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه شبیه‌سازی مولکولی
  • 93. گزارش‌دهی نتایج شبیه‌سازی به صورت علمی
  • 94. اصول نگارش مقالات علمی در این حوزه
  • 95. ارائه نتایج در کنفرانس‌های علمی
  • 96. اهمیت بازتولیدپذیری در محاسبات علمی
  • 97. تأثیر GFN1-xTB بر درک واکنش‌های شیمیایی
  • 98. تأثیر یادگیری ماشین بر سرعت اکتشافات علمی
  • 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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.