کارگاه یادگیری ماشین در دانشکده فیزیک دانشگاه تهران

آموزش جامع یادگیری ماشین در فیزیک ماده چگال: از مبانی تا پیاده‌سازی

آیا به دنبال یادگیری مهارت‌های پیشرفته در حوزه یادگیری ماشین و کاربرد آن در فیزیک ماده چگال هستید؟ این مقاله شما را با جزئیات کارگاه آموزشی یادگیری ماشین آشنا می‌کند که به شما کمک می‌کند تا از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی عملی، این حوزه جذاب را به طور کامل فرا بگیرید.

مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین در فیزیک

یادگیری ماشین، روشی قدرتمند برای پیش‌بینی رفتار و دسته‌بندی مجموعه داده‌هاست. برخلاف روش‌های سنتی فیزیک که بر پایه مدل‌های شهودی استوارند، یادگیری ماشین از مدل‌های ریاضی و توابع دلخواه برای توصیف و پیش‌بینی رفتار سیستم‌ها استفاده می‌کند. در واقع، شما در این روش به دنبال یافتن بهترین الگوریتم و تنظیم پارامترهای آن هستید تا دقیق‌ترین مدل از داده‌ها را استخراج کنید. این مدل داده‌محور (Data-Driven) به شما امکان پیش‌بینی و دسته‌بندی سیستم مورد مطالعه را می‌دهد. شبکه‌های عصبی، به عنوان یکی از روش‌های پرکاربرد یادگیری ماشین، به شما اجازه می‌دهد تا داده‌های ورودی را از طریق لایه‌های میانی (که الزاماً معنی فیزیکی ندارند) به داده‌های خروجی تصویر کنید. این انعطاف‌پذیری، به خصوص زمانی که ارتباط بین داده‌ها بسیار پیچیده است، بسیار مفید خواهد بود.

کاربردهای عملی یادگیری ماشین در فیزیک ماده چگال

در این کارگاه آموزشی، شما با نمونه‌های متعددی از کاربردهای یادگیری ماشین در فیزیک ماده چگال آشنا خواهید شد. از جمله‌ی این کاربردها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

تولید پتانسیل برهم‌کنشی: با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، می‌توانید پتانسیل‌های برهم‌کنشی را با دقت بالایی تولید کنید.
بازتولید رویه‌های انرژی پتانسیل: شبکه‌های عصبی مصنوعی ابزاری قدرتمند برای بازتولید دقیق رویه‌های انرژی پتانسیل هستند.
استفاده از توصیف‌گرهای اتمی: یادگیری ماشین به شما کمک می‌کند تا از توصیف‌گرهای اتمی برای ساخت پتانسیل‌های دقیق‌تر استفاده کنید.
الگوریتم‌های تکاملی در بهینه‌سازی: الگوریتم‌های تکاملی، در بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین بسیار کارآمد هستند.

پیش‌نیازها و محتوای کارگاه

برای شرکت در این کارگاه آموزشی، آشنایی با مفاهیم برنامه‌نویسی (با زبان‌های فرترن، سی یا پایتون) و سیستم عامل لینوکس ضروری است. محتوای کارگاه شامل مباحثی از قبیل مفاهیم و روش‌های یادگیری ماشین، توصیف‌گرهای اتمی برای ساخت پتانسیل، تولید پتانسیل برهم‌کنشی، پیاده‌سازی شبکه عصبی مصنوعی، حل مثال‌های عملی از یادگیری ماشین در فیزیک ماده چگال و الگوریتم‌های تکاملی در بهینه‌سازی می‌باشد. این کارگاه توسط اساتید برجسته‌ی دانشگاه‌های معتبر کشور تدریس می‌شود و به شما دانش و مهارت‌های لازم برای ورود به این حوزه جذاب را ارائه می‌دهد. فایل‌های آموزشی کارگاه نیز در دسترس شما قرار خواهد گرفت.