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Je vais construire des réseaux neuronaux informés par la physique et des modèles sciml
ML Ops ML GNNs PINNs RnDs
ML || MLOPs || ingénierie des données || intelligence artificielle agentique || distillation de connaissances || GNNs || réseaux de neurones informés par la physique || automatisation de flux de trava...
Niveau 1
Répond à certains critères de performance et présente un fort potentiel sur la place de marché.
À propos de ce service
Vous avez du mal à associer les lois physiques à l'apprentissage profond pour votre thèse ? Je me spécialise dans la traduction d'équations différentielles complexes (Navier-Stokes, équations de chaleur, ODE/PDE) en architectures d'entraînement robustes.
Ce que je fournis : un code PyTorch/DeepXDE propre et bien documenté, des fonctions de perte personnalisées appliquant les conditions aux limites et initiales, des graphiques de convergence de la perte, ainsi qu’un README détaillé expliquant l’architecture.
