原价4980的流体力学CFD培训课程，零基础深度学习
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第一天
1.深度学习基础概念回顾
1.1神经网络基础知识回顾
1.1.1感知机、多层感知机
1.1.2激活函数、损失函数、优化算法
1.2深度学习框架介绍
1.2.1 TensorFlow 基础
1.2.2 PyTorch 基础
1.3数据预处理技术
1.3.1数据清洗与缺失值处理
1.3.2特征缩放与标准化
1.3.3数据增强技术
02
有限元方法在流体力学中的应用
第二天
2.流体力学基础回顾
2.1流体力学基本概念和方程
2.1.1流体力学基本方程
2.1.2流体运动描述方法
2.2数值模拟方法简介
2.2.1有限差分法
2.2.2有限体积法
2.2.3有限元法
2.3有限元方法在流体力学中的应用
2.3.1流体力学中的有限元法基础
2.3.2有限元模拟案例分析
03
深度学习在流体力学中的应用案例分析第三天
3．深度学习在流体力学中的应用概述
3.1神经网络在流体力学中的潜在应用
3.2目前深度学习在流体力学领域的研究现状
3.2.1流场预测
3.2.2边界条件识别
3.2.3湍流模拟
3.2.4优化问题求解
4．深度学习在流体力学中的应用案例分析4.1深度学习在流体力学中的流场预测4.1.1 CNN 模型在流场预测中的应用4.1.2 LSTM 模型在流场时间序列预测中的应用4.2深度学习在流体力学中的边界条件识别4.2.1卷积神经网络在边界条件识别中的应用4.2.2对抗生成网络在边界条件生成中的应用4.3深度学习在流体力学中的湍流模拟4.3.1 GAN 模型在湍流模拟中的应用4.3.2强化学习在湍流控制中的应用
4.4深度学习在流体力学中的优化问题求解
4.4.1深度强化学习在流动控制中的应用
4.4.2遗传算法与深度学习的结合应用
虚拟商品，一旦售出不退不换