اکسپرس 24
کتاب کاربرد یادگیری ماشین مبتنی بر فیزیک در حل مسائل مهندسی و صنعتی

کتاب کاربرد یادگیری ماشین مبتنی بر فیزیک در حل مسائل مهندسی و صنعتی

تگ‌ها: Physics Informed Machine Learning پردازش داده‌های فیزیکی حل مسائل صنعتی با هوش مصنوعی شبیه‌سازی‌های فیزیکی مدل‌سازی محاسباتی هوش مصنوعی در مهندسی یادگیری عمیق در مهندسی یادگیری ماشین مبتنی بر فیزیک

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 کاربرد یادگیری ماشین مبتنی بر فیزیک در حل مسائل مهندسی و صنعتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌سازی محاسباتی و شبیه‌سازی‌های فیزیکی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در یادگیری ماشین مبتنی بر فیزیک
  • 2. تفاوت مدل‌های داده‌محور و مدل‌های مبتنی بر قوانین فیزیکی
  • 3. آشنایی با معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی در مهندسی
  • 4. مفاهیم اساسی در شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب توابع
  • 5. ساختار و معماری شبکه‌های عصبی اطلاع‌یافته از فیزیک
  • 6. تعریف توابع هزینه مبتنی بر پسماند معادلات فیزیکی
  • 7. روش‌های مشتق‌گیری خودکار در پیاده‌سازی مدل‌های فیزیکی
  • 8. الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای آموزش شبکه‌های عصبی در مسائل مهندسی
  • 9. مدل‌سازی جریان سیالات با استفاده از یادگیری ماشین
  • 10. شبیه‌سازی انتقال حرارت در سیستم‌های صنعتی با شبکه‌های عصبی
  • 11. حل مسائل معکوس در مهندسی به کمک یادگیری ماشین مبتنی بر فیزیک
  • 12. تخمین پارامترهای مجهول در مدل‌های فیزیکی با داده‌های مشاهده‌ای
  • 13. کاربرد روش‌های بدون شبکه در حل معادلات دیفرانسیل
  • 14. استفاده از شبکه‌های عصبی در تحلیل تنش و کرنش سازه‌ها
  • 15. مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی و کنترل سیستم‌ها با رویکرد فیزیک‌محور
  • 16. تکنیک‌های منظم‌سازی برای بهبود پایداری مدل‌های فیزیکی
  • 17. کاهش مرتبه مدل برای شبیه‌سازی‌های پیچیده مهندسی
  • 18. ترکیب داده‌های تجربی با قوانین فیزیکی برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 19. ارزیابی عدم قطعیت در مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر فیزیک
  • 20. بررسی پایداری و همگرایی در حل‌کننده‌های عصبی
  • 21. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل ارتعاشات مکانیکی
  • 22. شبیه‌سازی واکنش‌های شیمیایی در راکتورهای صنعتی
  • 23. بهینه‌سازی طراحی قطعات مهندسی با استفاده از مدل‌های جایگزین فیزیکی
  • 24. مدیریت نویز و خطاهای اندازه‌گیری در داده‌های ورودی به مدل
  • 25. پیاده‌سازی مدل‌های چندمقیاسی در شبیه‌سازی‌های فیزیکی
  • 26. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی پایتون برای یادگیری ماشین فیزیک‌محور
  • 27. مقایسه عملکرد شبکه‌های عصبی فیزیک‌محور با روش‌های عددی کلاسیک
  • 28. چالش‌های محاسباتی در مقیاس‌گذاری مدل‌های پیچیده
  • 29. کاربرد در پیش‌بینی خرابی و پایش وضعیت تجهیزات صنعتی
  • 30. تلفیق یادگیری تقویتی با قوانین فیزیکی برای کنترل فرآیندها
  • 31. بررسی نقش توابع فعال‌ساز در دقت تقریب عملگرهای دیفرانسیلی
  • 32. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی در مدل‌سازی سری‌های زمانی فیزیکی
  • 33. اعتبارسنجی مدل‌های فیزیک‌محور با استفاده از داده‌های واقعی آزمایشگاهی
  • 34. بهینه‌سازی توپولوژی با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
  • 35. کاربرد در تحلیل انتشار امواج و آکوستیک
  • 36. استفاده از مدل‌های فیزیک‌محور در مهندسی برق و تحلیل شبکه‌های قدرت
  • 37. شبیه‌سازی فرآیندهای انتقال جرم و نفوذ
  • 38. روش‌های تسریع آموزش مدل در مسائل با ابعاد بالا
  • 39. پایداری عددی در محیط‌های یادگیری ماشین
  • 40. یکپارچه‌سازی مدل‌های فیزیکی با سیستم‌های تصمیم‌گیری هوشمند

📚 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.