سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی خواص ترکیبات آلی با یادگیری ماشین

کتاب پیش‌بینی خواص ترکیبات آلی با 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 پیش‌بینی خواص ترکیبات آلی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: یادگیری ماشین در علوم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت‌شده
  • 5. رگرسیون خطی
  • 6. رگرسیون لجستیک
  • 7. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 8. درختان تصمیم
  • 9. جنگل‌های تصادفی
  • 10. تقویت گرادیان
  • 11. یادگیری نظارت‌نشده
  • 12. خوشه‌بندی K-Means
  • 13. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 14. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 15. یادگیری عمیق
  • 16. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 20. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 21. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 22. مدل‌سازی موضوعی
  • 23. تحلیل احساسات
  • 24. ترجمه ماشینی
  • 25. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 26. کاربرد یادگیری ماشین در علوم
  • 27. مقدمه‌ای بر شیمی محاسباتی
  • 28. مدل‌سازی مولکولی
  • 29. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 30. تئوری تابعی چگالی (DFT)
  • 31. پیش‌بینی خواص ترکیبات آلی
  • 32. ساختار مولکولی و خواص
  • 33. شناخت الگو در داده‌های شیمیایی
  • 34. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص فیزیکوشیمیایی
  • 35. نقطه جوش و ذوب
  • 36. حلالیت
  • 37. ضریب پارتیشن
  • 38. انرژی پیوند
  • 39. طول پیوند
  • 40. زاویه پیوند
  • 41. بار اتمی
  • 42. پلاریزاسیون
  • 43. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص ترمودینامیکی
  • 44. آنتالپی تشکیل
  • 45. آنتروپی
  • 46. انرژی آزاد گیبس
  • 47. ظرفیت گرمایی
  • 48. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص طیفی
  • 49. طیف‌سنجی مادون قرمز (IR)
  • 50. طیف‌سنجی رزونانس مغناطیسی هسته‌ای (NMR)
  • 51. طیف‌سنجی جرمی (MS)
  • 52. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خواص بیولوژیکی
  • 53. فعالیت ضد میکروبی
  • 54. سمیت سلولی
  • 55. قابلیت اتصال به گیرنده
  • 56. یادگیری ماشین برای تولید ترکیبات آلی
  • 57. طراحی مولکولی
  • 58. جستجو در فضای شیمیایی
  • 59. تولید مولکول‌های جدید
  • 60. بهینه‌سازی ساختار مولکولی
  • 61. ارزیابی خواص ترکیبات تولید شده
  • 62. چالش‌های پیش‌بینی خواص ترکیبات آلی
  • 63. کیفیت داده‌ها
  • 64. انتخاب ویژگی
  • 65. اعتبارسنجی مدل
  • 66. تفسیرپذیری مدل
  • 67. کاربرد یادگیری ماشین در داروسازی
  • 68. کشف دارو
  • 69. طراحی دارو
  • 70. بهینه‌سازی دارو
  • 71. مطالعات پیش‌بالینی
  • 72. کاربرد یادگیری ماشین در علم مواد
  • 73. طراحی مواد جدید
  • 74. پیش‌بینی خواص مواد
  • 75. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید مواد
  • 76. ملاحظات اخلاقی و قانونی در هوش مصنوعی
  • 77. امنیت داده‌ها
  • 78. حریم خصوصی
  • 79. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 80. مسئولیت‌پذیری
  • 81. استانداردهای صنعتی
  • 82. مسیرهای آینده در یادگیری ماشین و شیمی
  • 83. یادگیری تقویتی در شیمی
  • 84. یادگیری عمیق برای شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 85. هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI)
  • 86. سیستم‌های خودکار آزمایشگاهی
  • 87. همکاری انسان و ماشین
  • 88. یادگیری ماشین برای حل مسائل پیچیده در علوم پایه
  • 89. پیش‌بینی واکنش‌های شیمیایی
  • 90. کاتالیزورهای هوشمند
  • 91. مواد هوشمند
  • 92. یادگیری ماشین در علوم زیستی
  • 93. کشف نشانگرهای زیستی
  • 94. تشخیص بیماری
  • 95. شخصی‌سازی درمان
  • 96. یادگیری ماشین در فیزیک
  • 97. شبیه‌سازی پدیده‌های فیزیکی
  • 98. کشف قوانین فیزیکی جدید
  • 99. تحلیل داده‌های آزمایشگاهی بزرگ
  • 100. یادگیری ماشین در علوم زمین

📚 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.