easyT
  • S'abonner
Se connecter
easyT
  • Diplômes
  • Cours
  • Livres numériques
  • Formateurs
  • S'abonner
Se connecter

Parcourir

  • Tous les cours
  • Diplômes
  • S'abonner
  • Formateurs

Compte

  • Mes cours
  • Achats
  • Favoris
  • Paramètres

Rejoignez-nous

  • Devenir formateur
  • Affiliation
  • À propos

Téléchargez l'app

Apps en développement
Tous droits réservés © 2003-2026 · easyT.onlineConditions généralesPolitique de confidentialitéPolitique de remboursementContactez-nousVérifier un certificat
Programmation IA et Apprentissage Automatiqueعربى

Intelligence Artificielle en Ingénierie des Matériaux

Une exploration des applications de l'IA dans le domaine des matériaux

Transformez votre compréhension des matériaux grâce à l'intelligence artificielle.

4.9(45)112 pages11 chapitres0 apprenants

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA
  • Appliquer l'IA à la conception de matériaux
  • Utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique
  • Analyser des données pour optimiser les performances des matériaux
  • Explorer des études de cas réelles
  • Développer des solutions innovantes en ingénierie
الذكاء الاصطناعي في هندسة المواد
$0.99
Acheter

À propos du livre

Ce livre offre une analyse approfondie de l'impact de l'intelligence artificielle sur l'ingénierie des matériaux. Il explore comment les techniques d'IA peuvent optimiser la conception, la fabrication et l'analyse des matériaux, rendant ainsi les processus plus efficaces et innovants.

Les lecteurs découvriront des études de cas, des applications pratiques et des méthodes avancées qui démontrent le potentiel de l'IA pour révolutionner le domaine. Ce livre est essentiel pour les ingénieurs, chercheurs et étudiants souhaitant rester à la pointe des développements technologiques dans l'ingénierie des matériaux.

À qui s'adresse ce livre

  • Ingénieurs en matériaux
  • Chercheurs en science des matériaux
  • Étudiants en ingénierie
  • Professionnels de l'industrie
  • Enseignants et formateurs

Pourquoi lire ce livre

  • Approche pratique avec des études de cas
  • Écrit par un expert reconnu dans le domaine
  • Intégration des dernières avancées technologiques
  • Ressources et outils pour une application immédiate

Table des matières

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

Livres associés

  • مبادئ وأساسيات برمجة الذكاء الاصطناعي

  • تعلم الآن تعلم الآلة

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