موزش هوش مصنوعی کاربردی در مهندسی پلیمر

توانمندسازی مهندسان پلیمر برای تحول دیجیتال

خلاصه دوره: با شرکت در دوره هوش مصنوعی کاربردی در مهندسی پلیمر، راهکارهای عملی AI را در حوزه مهندسی و صنعت بیاموزید. این دوره فشرده، مهندسان را با رویکردی پروژه‌محور و از طریق دو مسیر ابزارمحور (No-Code) و پایتون‌محور (Code-Based)، برای افزایش کارایی و نوآوری آماده می‌کند.

اطلاعات کلیدی دوره :

    • مدت زمان: ۴.۵ ساعت (فشرده و کاربردی)

    • سطح: مقدماتی تا متوسط برای مهندسان پلیمر

    • رویکرد اصلی: ابزارمحور (IBM SPSS Modeler) با نگاهی به پایتون

    • مخاطبان: مهندسان پلیمر، متخصصان R&D، مدیران تولید، و علاقه‌مندان به تحول دیجیتال در صنعت پلیمر.

    • وضعیت: به زودی تاریخ برگزاری اعلام خواهد شد.

چرا این دوره برای مهندسان پلیمر ضروری است؟

در دنیای امروز، هوش مصنوعی نقشی محوری در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی ایفا می‌کند. این دوره به شما کمک می‌کند تا دانش تیم خود را ارتقاء داده و سازمانتان را برای چالش‌های نوآوری و پایداری در صنعت آماده سازید.

مزایای کلیدی:

  • افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها: با شناخت هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند، فرآیندهای صنعتی را بهینه کنید.

  • نوآوری در طراحی و توسعه محصول: از AI برای پیش‌بینی خواص و طراحی مواد جدید استفاده کنید.

  • کاهش ریسک و بهبود تصمیم‌گیری: با تحلیل داده‌های پلیمری، تصمیمات مبتنی بر شواهد بگیرید.

  • توانمندسازی با دو رویکرد عملی: هم با ابزارهای No-Code (SPSS Modeler) و هم با پایتون آشنا شوید.

  • تمرکز بر دانش دامنه: یاد بگیرید چگونه دانش مهندسی پلیمر خود را با ابزارهای AI ترکیب کنید.

رویکرد دوره: دو مسیر برای هوش مصنوعی کاربردی

از همان ابتدا، شرکت‌کنندگان با دو مسیر اصلی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی آشنا می‌شوند تا بتوانند مسیر یادگیری و کاری خود را انتخاب کنند:

رویکرد ابزارمحور (No-Code/Low-Code)

یادگیری سریع و بصری با IBM SPSS Modeler
این رویکرد بر استفاده از نرم‌افزارهای بصری مانند IBM SPSS Modeler تأکید دارد که به مهندسان اجازه می‌دهد بدون نیاز به کدنویسی عمیق، پروژه‌های AI را به صورت بصری طراحی و اجرا کنند. (این مسیر در دوره برجسته‌تر خواهد بود.)

رویکرد پایتون‌محور (Code-Based)

انعطاف‌پذیری و کنترل بی‌نظیر با پایتون
این مسیر شامل برنامه‌نویسی با پایتون و کتابخانه‌های تخصصی است که برای سفارشی‌سازی عمیق و ورود به حوزه‌های پیشرفته‌تر ضروری است. در این دوره، شمایی کلی از نحوه اجرای مراحل پروژه با پایتون نیز نشان داده می‌شود.

جزئیات دوره: از داده تا مدل پیش‌بینی

این دوره بر پایه یک پروژه عملی پیش‌بینی خواص پلیمری بنا شده و هر مرحله از پروژه را از دیدگاه هر دو رویکرد (ابزارمحور و پایتون‌محور) بررسی می‌کند.

  • هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL): تعاریف کاربردی.
  • جایگاه AI در تحول دیجیتال صنعت پلیمر: ضرورت، مزایا.
  • معرفی دو رویکرد (ابزارمحور و پایتون‌محور).
  • نقش بی‌بدیل دانش دامنه مهندسی پلیمر.

  • معرفی دیتاست پروژه و هدف عملی آن.
  • نگاهی به داده‌ها و ابزارهای اولیه (SPSS Modeler و پایتون).
  • چالش‌های داده‌های پلیمری و پیش‌پردازش (SPSS Modeler و پایتون).
  • مهندسی ویژگی (Feature Engineering) کاربردی در پلیمر (SPSS Modeler و پایتون).

  • آماده‌سازی نهایی داده برای مدل و تقسیم‌بندی (Train/Test Split).
  • معرفی الگوریتم رگرسیون برای پیش‌بینی خواص پلیمری (مفاهیم و کاربردها).
  • آموزش و ارزیابی مدل (SPSS Modeler و پایتون)، معرفی R-squared.
  • نگاهی کوتاه به مهندسی معکوس (Reverse Engineering) و پیشنهاد فرمولاسیون.

      • سایر کاربردهای کلیدی AI در صنعت پلیمر (طبقه‌بندی، بهینه‌سازی، نگهداری پیش‌بینانه).
      • ابزارهای هوش مصنوعی: مسیرهای مختلف پیاده‌سازی و انتخاب شما (مقایسه ابزارهای بصری و پایتون).
      • گام‌های بعدی شما در دنیای AI پلیمر: دعوت به دوره‌های تکمیلی و معرفی منابع.
      • بخش پرسش و پاسخ نهایی.

سوالات متداول (FAQ) درباره این دوره

خیر، دوره برای مهندسان پلیمر طراحی شده است.

بله، شامل اسکرین‌شات‌ها، فایل‌های پروژه SPSS Modeler و کدهای پایتون نمونه.

بله، این دوره قابلیت برگزاری اختصاصی برای سازمان‌ها و تیم‌ها را دارد.

پاسخ: تمرکز اصلی این دوره بر کاربردهای خاص هوش مصنوعی در صنعت و مهندسی پلیمر و اتصال آن به دانش دامنه تخصصی شماست.

همین امروز جایگاه خود را در آینده صنعت پلیمر رزرو کنید!

    پس از تکمیل فرم، از زمان دقیق برگزاری دوره و نحوه ثبت‌نام نهایی از طریق ایمیل/پیامک مطلع خواهید شد.