سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین مبتنی بر اصول فیزیک برای کشف پدیده‌های نوین

کتاب یادگیری ماشین مبتنی بر اصول فیزیک برای کشف پدیده‌های نوین

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 مبتنی بر اصول فیزیک برای کشف پدیده‌های نوین

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین و فیزیک
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 4. یادگیری عمیق
  • 5. معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 6. توابع فعال‌سازی
  • 7. توابع هزینه
  • 8. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 9. پس‌انتشار خطا
  • 10. تنظیم‌کننده‌ها و روش‌های منظم‌سازی
  • 11. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 12. مدل‌های طبقه‌بندی‌کننده
  • 13. معیارهای ارزیابی مدل
  • 14. پردازش داده‌های پیش‌پردازش شده
  • 15. مهندسی ویژگی
  • 16. یادگیری انتقالی
  • 17. یادگیری تقویتی
  • 18. مدل‌های گراف عصبی
  • 19. معرفی یادگیری ماشین مبتنی بر اصول فیزیک
  • 20. اهمیت گنجاندن فیزیک در یادگیری ماشین
  • 21. معادلات دیفرانسیل جزئی
  • 22. روش‌های حل عددی معادلات دیفرانسیل جزئی
  • 23. شبکه‌های عصبی فیزیک‌محور (PINNs)
  • 24. معماری PINNs
  • 25. توابع هزینه در PINNs
  • 26. آموزش PINNs
  • 27. کاربردهای PINNs در شبیه‌سازی‌های علمی
  • 28. حل معادلات ناویه-استوکس با PINNs
  • 29. حل معادلات ماکسول با PINNs
  • 30. حل معادلات شرودینگر با PINNs
  • 31. کاربرد PINNs در مکانیک سیالات
  • 32. کاربرد PINNs در انتقال حرارت
  • 33. کاربرد PINNs در مکانیک جامدات
  • 34. کاربرد PINNs در الکترومغناطیس
  • 35. کاربرد PINNs در دینامیک مولکولی
  • 36. کاربرد PINNs در علم مواد
  • 37. کاربرد PINNs در اکتشاف منابع
  • 38. یادگیری ماشین برای کشف قوانین فیزیکی
  • 39. کشف معادلات حاکم بر پدیده‌ها
  • 40. استخراج قوانین فیزیکی از داده‌ها
  • 41. تکنیک‌های یادگیری ماشین برای کشف فیزیک
  • 42. شبکه‌های عصبی نمادین
  • 43. یادگیری معادلات دیفرانسیل از داده‌ها
  • 44. کشف قوانین گرانش با یادگیری ماشین
  • 45. کشف قوانین کوانتومی با یادگیری ماشین
  • 46. کشف قوانین ترمودینامیک با یادگیری ماشین
  • 47. کشف قوانین دینامیک سیالات با یادگیری ماشین
  • 48. طراحی آزمایش‌های مجازی با یادگیری ماشین
  • 49. بهینه‌سازی پارامترهای فیزیکی
  • 50. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
  • 51. کشف فیزیک پدیده‌های ناشناخته
  • 52. یادگیری ماشین در علم داده‌های فیزیکی
  • 53. تحلیل داده‌های آزمایشگاهی با یادگیری ماشین
  • 54. شبیه‌سازی‌های مبتنی بر داده
  • 55. پیش‌بینی رفتار سیستم‌های فیزیکی
  • 56. یادگیری ماشین در فیزیک ذرات
  • 57. یادگیری ماشین در اخترفیزیک
  • 58. یادگیری ماشین در فیزیک پلاسما
  • 59. یادگیری ماشین در فیزیک کوانتوم
  • 60. یادگیری ماشین در علوم زیستی محاسباتی
  • 61. یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 62. یادگیری ماشین در طراحی مواد هوشمند
  • 63. یادگیری ماشین در رباتیک و کنترل
  • 64. یادگیری ماشین در سیستم‌های خودمختار
  • 65. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و فیزیک
  • 66. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 67. شفافیت در مدل‌های فیزیک‌محور
  • 68. امنیت داده‌ها در کاربردهای علمی
  • 69. حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های علمی
  • 70. توسعه پایدار با هوش مصنوعی و فیزیک
  • 71. آینده پژوهش در یادگیری ماشین مبتنی بر فیزیک
  • 72. چالش‌های پیش رو در PINNs
  • 73. فرصت‌های جدید در کشف فیزیک
  • 74. نقش هوش مصنوعی در انقلاب علمی بعدی
  • 75. یادگیری ماشین برای مدل‌سازی پدیده‌های زیست‌محیطی
  • 76. یادگیری ماشین در پیش‌بینی تغییرات اقلیمی
  • 77. یادگیری ماشین در مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی
  • 78. یادگیری ماشین در کشف دارو
  • 79. یادگیری ماشین در بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی
  • 80. یادگیری ماشین در مدیریت منابع آب
  • 81. یادگیری ماشین در پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 82. یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 83. یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی برای متون علمی
  • 84. یادگیری ماشین در بینایی ماشین برای تحلیل تصاویر علمی
  • 85. یادگیری ماشین در تولید محتوای علمی
  • 86. یادگیری ماشین در تعامل انسان و ماشین برای دانشمندان
  • 87. یادگیری ماشین در شبیه‌سازی‌های مقیاس‌پذیر
  • 88. یادگیری ماشین در محاسبات علمی با کارایی بالا
  • 89. یادگیری ماشین در آموزش و یادگیری فیزیک
  • 90. یادگیری ماشین در ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های علمی
  • 91. یادگیری ماشین در کشف الگوهای پنهان در داده‌های عظیم
  • 92. یادگیری ماشین در درک بهتر جهان هستی
  • 93. یادگیری ماشین در تسریع پیشرفت علمی
  • 94. یادگیری ماشین در حل مسائل پیچیده جهانی
  • 95. یادگیری ماشین در آینده علم
  • 96. یادگیری ماشین و فیزیک: هم‌افزایی برای نوآوری
  • 97. پایان راهنمای یادگیری ماشین مبتنی بر فیزیک

📚 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.