easyT
  • الاشتراك العام
تسجيل الدخول
easyT
  • الدبلومات
  • الدورات
  • الكتب الإلكترونية
  • المحاضرون
  • الاشتراك العام
تسجيل الدخول

تصفح

  • كل الدورات
  • الدبلومات
  • الاشتراك
  • المحاضرون

حسابى

  • دوراتى
  • مشترياتى
  • قائمة الأمنيات
  • الإعدادات

انضم إلينا

  • انضم كمحاضر
  • التسويق بالعمولة
  • من نحن

حمل التطبيق

التطبيقات قيد التطوير
جميع الحقوق محفوظة © 2003-2026 · easyT.onlineالشروط والأحكامسياسة الخصوصيةسياسة الاستردادتواصل معناتحقق من شهادة
الأمن السيبرانى والشبكاتعربى

الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد

استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال هندسة المواد

اكتشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل هندسة المواد إلى آفاق جديدة.

4.9(45)112 صفحة11 فصل0 متدرب

ماذا ستتعلم

  • فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي
  • تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تصميم المواد
  • تحليل البيانات لتحسين خصائص المواد
  • تطوير نماذج تنبؤية للمواد
  • استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث والتطوير
  • تعزيز الابتكار في هندسة المواد
الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
$0.99
شراء الآن

نبذة عن الكتاب

هذا الكتاب يقدم فهماً عميقاً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد. يستعرض كيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تصميم المواد وتطويرها.

يستهدف الكتاب المهندسين والباحثين في مجال المواد، ويقدم لهم أدوات واستراتيجيات لتحسين كفاءة العمل وزيادة الابتكار في مشاريعهم.

لمن هذا الكتاب

  • مهندسو المواد
  • الباحثون في مجال الهندسة
  • طلاب الهندسة
  • المتخصصون في الذكاء الاصطناعي
  • المهتمون بتطوير التكنولوجيا

لماذا تقرأ هذا الكتاب

  • محتوى شامل يغطي أحدث الاتجاهات في الذكاء الاصطناعي
  • أمثلة عملية وتطبيقات حقيقية
  • أسلوب سهل الفهم يناسب جميع المستويات
  • موارد إضافية لدعم التعلم المستمر

محتويات الكتاب

1

الفصل الأول

  1. مدخل إلى الذكاء الاصطناعي وهندسة المواد
  2. مقدمة الفصل
  3. ما هو الذكاء الاصطناعي؟
  4. نبذة عن علم وهندسة المواد
  5. أهمية الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
  6. أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
  7. التحديات الحالية
  8. خاتمة الفصل
2

الفصل الثاني

  1. مفاهيم أساسية في الذكاء الاصطناعي
  2. مقدمة
  3. التعلم الآلي (Machine Learning)
  4. الأنواع الأساسية:
  5. التعلم العميق (Deep Learning)
  6. مزاياه:
  7. الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks – ANN)
  8. الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms)
  9. خطوات العمل:
  10. أدوات تحليل البيانات (Data Analytics Tools)
  11. الأدوات الشائعة:
  12. النمذجة التنبؤية (Predictive Modeling)
  13. الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)
  14. التحديات التقنية في استخدام الذكاء الاصطناعي
  15. خاتمة الفصل
3

الفصل الثالث

  1. مقدمة في علم وهندسة المواد
  2. مقدمة
  3. تعريف علم وهندسة المواد
  4. أنواع المواد الهندسية
  5. أولًا: المعادن (Metals)
  6. ثانيًا: السيراميك (Ceramics)
  7. ثالثًا: البوليمرات (Polymers)
  8. رابعًا: المواد المركبة (Composites)
  9. البنية المجهرية للمواد
  10. الخواص الأساسية للمواد
  11. الخواص الميكانيكية
  12. الخواص الحرارية
  13. الخواص الكهربائية والمغناطيسية
  14. الخواص الكيميائية
  15. طرق تصنيع المواد
  16. اختبارات المواد
  17. التطبيقات الصناعية للمواد
  18. التحديات المستقبلية في هندسة المواد
  19. خاتمة الفصل
4

الفصل الرابع

  1. أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة في هندسة المواد
  2. مقدمة
  3. أدوات Python للذكاء الاصطناعي في علم المواد
  4. NumPy و Pandas
  5. Matplotlib و Seaborn
  6. Scikit-learn
  7. TensorFlow و PyTorch
  8. أدوات متخصصة في علم المواد
  9. Matminer
  10. ASE – Atomic Simulation Environment
  11. pymatgen (Python Materials Genomics)
  12. MEGNet / CGCNN
  13. أدوات ذكاء اصطناعي لتصميم المواد
  14. AIIDA
  15. Citrine Informatics
  16. Materials Project API
  17. أدوات تحليل الصور المجهرية
  18. أدوات الذكاء الاصطناعي السحابية
  19. مقارنة بين الأدوات
  20. خاتمة الفصل
5

الفصل الخامس

  1. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تطوير المواد المتقدمة
  2. مقدمة
  3. الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المواد الجديدة
  4. الذكاء الاصطناعي في تحسين الخواص الميكانيكية للمواد
  5. الذكاء الاصطناعي في تصميم المواد النانوية
  6. الذكاء الاصطناعي في تحليل صور المواد
  7. الذكاء الاصطناعي في تصنيع المواد الذكية
  8. الذكاء الاصطناعي في تطوير مواد الطاقة
  9. تشمل التطبيقات:
  10. الذكاء الاصطناعي في الطب الحيوي وهندسة المواد الحيوية
  11. تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
  12. خاتمة الفصل
6

الفصل السادس

  1. مستقبل هندسة المواد في عصر الذكاء الاصطناعي
  2. مقدمة
  3. التحول من التجريب إلى التصميم العكسي بالمساعدة الذكية
  4. التسريع الهائل في دورة الابتكار
  5. بفضل أدوات الذكاء الاصطناعي:
  6. الذكاء الاصطناعي كمختبر افتراضي متكامل
  7. دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز الاستدامة البيئية
  8. مواد “ذاتية التصميم” عبر التعلم المستمر
  9. التكامل بين الذكاء الاصطناعي والتصنيع المتقدم
  10. الذكاء الاصطناعي والتعليم في هندسة المواد
  11. التحديات المستقبلية
  12. خاتمة الفصل
7

الفصل السابع

  1. دراسات حالة واقعية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
  2. مقدمة الفصل
  3. حالة دراسية 1: تسريع اكتشاف المواد باستخدام التعلم الآلي
  4. حالة دراسية 2: تحليل صور مجهرية باستخدام CNN
  5. حالة دراسية 3: تصميم سبائك متقدمة للطيران
  6. حالة دراسية 4: تحسين كفاءة الخلايا الشمسية
  7. حالة دراسية 5: تصنيع مواد ذاتية الإصلاح
  8. حالة دراسية 6: التنبؤ بالتآكل في الصناعات البتروكيميائية
  9. ملاحظات عامة من الحالات الدراسية
  10. الدروس المستفادة
  11. خاتمة الفصل
8

الفصل الثامن

  1. أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في علم وهندسة المواد
  2. مقدمة
  3. أدوات عامة لتحليل البيانات وتعلم الآلة
  4. أدوات متخصصة في المواد
  5. أدوات لتحليل الصور المجهرية والهيكلية
  6. أدوات متقدمة لتصميم المواد
  7. أدوات الذكاء الاصطناعي في الصناعة
  8. الاعتبارات لاختيار الأداة المناسبة
  9. مقارنة شاملة بين الأدوات
  10. توصيات للباحثين والمهندسين
  11. خاتمة الفصل
9

الفصل التاسع

  1. إعداد مشروع بحثي متكامل في علم وهندسة المواد باستخدام الذكاء الاصطناعي
  2. مقدمة
  3. تحديد المشكلة البحثية
  4. مراجعة الأدبيات السابقة
  5. جمع البيانات
  6. مصادر البيانات:
  7. أنواع البيانات:
  8. اختيار أدوات التحليل الذكي
  9. إعداد البيانات للذكاء الاصطناعي
  10. بناء النموذج الذكي
  11. تفسير النتائج وربطها بالواقع
  12. كتابة التقرير البحثي / النشر العلمي
  13. خاتمة الفصل
10

الفصل العاشر

  1. التحديات المستقبلية والتوجهات الحديثة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
  2. مقدمة
  3. التحديات الراهنة
  4. قلة البيانات عالية الجودة
  5. التنوع الكبير في المواد
  6. غياب المعايير الموحدة
  7. الفجوة بين التنبؤ والتجريب
  8. تفسير “الصندوق الأسود” للنماذج الذكية
  9. التوجهات الحديثة
  10. أبرز التطبيقات المستقبلية المتوقعة
  11. خارطة طريق مستقبلية للباحثين
  12. توصيات ختامية
  13. خاتمة
11

الفصل الحادي عشر

  1. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعات القائمة على المواد
  2. مقدمة
  3. الصناعات المعدنية والمعادن الثقيلة
  4. الصناعات الإلكترونية والمواد شبه الموصلة
  5. صناعة الطاقة والبطاريات
  6. الصناعات الطبية والمواد الحيوية
  7. صناعة الفضاء والطيران
  8. صناعة البناء والمواد الخرسانية
  9. الجدوى الاقتصادية لاستخدام الذكاء الاصطناعي
  10. توصيات للمؤسسات الصناعية
  11. خاتمة الفصل

كتب ذات صلة

  • دليل استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي

  • الذكاء الاصطناعي في التعليم: دليل شامل ومرجع عملي

تقييمات القراء

التقييمات هنا من القراء الذين يملكون الكتاب — عن طريق الشراء أو ضمن اشتراكهم.
4.9
★★★★★
45 تقييم
5★
40
4★
5
3★
0
2★
0
1★
0