اکسپرس 24
کتاب طراحی معماری سیستم‌های هوشمند برای شبیه‌سازی پدیده‌های فیزیکی و مهندسی

کتاب طراحی معماری سیستم‌های هوشمند برای شبیه‌سازی پدیده‌های فیزیکی و مهندسی

تگ‌ها: PINNs شبکه عصبی فیزیک‌محور شبیه‌سازی عددی طراحی معماری سیستم‌های هوشمند مدل‌سازی محاسباتی هوش مصنوعی پیشرفته هوش مصنوعی در مهندسی یادگیری عمیق در فیزیک 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 طراحی معماری سیستم‌های هوشمند برای شبیه‌سازی پدیده‌های فیزیکی و مهندسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: مدل‌سازی محاسباتی و یادگیری ماشین مبتنی بر فیزیک (PINNs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های مدل‌سازی فیزیک‌محور در هوش مصنوعی
  • 2. تعریف و مفاهیم پایه در شبکه های عصبی با اطلاع از فیزیک
  • 3. مقایسه روش‌های سنتی شبیه‌سازی عددی و یادگیری ماشین
  • 4. ساختار ریاضی و معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی در مدل‌های فیزیکی
  • 5. معماری شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب توابع فیزیکی
  • 6. روش‌های تزریق محدودیت‌های فیزیکی به تابع هزینه
  • 7. نقش توابع فعال‌ساز در مدل‌سازی پدیده‌های غیرخطی
  • 8. بهینه‌سازی پارامترهای شبکه با در نظر گرفتن قوانین بقا
  • 9. روش‌های نمونه‌برداری از نقاط هم‌مکانی در دامنه حل
  • 10. معماری شبکه‌های عصبی چندمقیاسی برای مسائل مهندسی
  • 11. استفاده از مشتقات خودکار در محاسبه باقیمانده‌های فیزیکی
  • 12. پیاده‌سازی شرایط مرزی در ساختار شبکه های عصبی
  • 13. مدل‌سازی جریان‌های سیال با استفاده از شبکه های عصبی
  • 14. شبیه‌سازی انتقال حرارت و نفوذ با رویکرد یادگیری ماشین
  • 15. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های فیزیکی برای آموزش مدل
  • 16. استراتژی‌های انتخاب وزن برای ترم‌های مختلف تابع هزینه
  • 17. بررسی پایداری و همگرایی در آموزش مدل‌های فیزیک‌محور
  • 18. تکنیک‌های کاهش ابعاد در مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی
  • 19. استفاده از معماری‌های عصبی مبتنی بر اپراتور برای حل معادلات
  • 20. مدل‌سازی معکوس برای شناسایی پارامترهای فیزیکی سیستم
  • 21. ارزیابی دقت مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی رفتار ساختارها
  • 22. بهینه‌سازی طراحی مهندسی با استفاده از جایگزین‌های فیزیک‌محور
  • 23. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین در شبیه‌سازی‌های بزرگ
  • 24. ارائه نتایج شبیه‌سازی و تحلیل عدم قطعیت در مدل‌های هوشمند
  • 25. اعتبارسنجی مدل‌های هوشمند در مقابل داده‌های آزمایشگاهی
  • 26. روش‌های ترکیب داده‌های تجربی با مدل‌های فیزیکی
  • 27. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل ارتعاشات و مکانیک جامدات
  • 28. مدل‌سازی سیستم‌های الکترومغناطیسی با شبکه های عصبی
  • 29. بهبود دقت مدل در نواحی با گرادیان شدید فیزیکی
  • 30. تکنیک‌های یادگیری انتقالی برای حل مسائل پیچیده مهندسی
  • 31. پیاده‌سازی موازی‌سازی در آموزش شبکه‌های فیزیک‌محور
  • 32. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسباتی در مدل‌های بزرگ
  • 33. توسعه محیط‌های نرم‌افزاری برای مدل‌سازی فیزیک‌محور
  • 34. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های حرارتی
  • 35. مطالعه موردی: تحلیل تنش در قطعات صنعتی با هوش مصنوعی
  • 36. تلفیق روش‌های المان محدود و یادگیری ماشین
  • 37. چالش‌های محاسباتی در مسائل چندفیزیکی (Multiphysics)
  • 38. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی در کنار مدل‌های فیزیک‌محور
  • 39. روش‌های پایش سلامت سازه با داده‌های فیزیکی
  • 40. تکنیک‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی در سیستم‌های دینامیکی
  • 41. استانداردهای توسعه نرم‌افزارهای مهندسی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 42. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند مهندسی
  • 43. نقش داده‌های حجیم در افزایش دقت شبیه‌سازی‌های فیزیکی
  • 44. روش‌های بصری‌سازی میدان‌های فیزیکی حاصل از مدل‌های عصبی
  • 45. بررسی محدودیت‌های مدل‌های فیزیک‌محور در سیستم‌های آشوبناک
  • 46. توسعه مدل‌های هوشمند برای پایش زیرساخت‌های ملی
  • 47. بهره‌گیری از محاسبات ابری در شبیه‌سازی‌های مهندسی
  • 48. آینده‌نگری در توسعه سیستم‌های هوشمند خودکار مهندسی

📚 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.