Ai Technologies For Solving Ordinary Differential Equations
[center]
Ai Technologies For Solving Ordinary Differential Equations
Published 1/2026
Created by Dr.Mohammad Samara
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Level: All | Genre: eLearning | Language: English | Duration: 30 Lectures ( 6h 14m ) | Size: 13.1 GB [/center] Solve ODEs using PINNs, Inv-PINNs, and Deep Neural Operator What you'll learn
✓ Understand the Theory behind ODEs equations solvers.
✓ Build Analytical based ODEs solver.
✓ Build PINNs, Inv-PINNs, and DNO for ODE solver.
✓ Understand the Theory behind PINNs, Inv-PINNs, and DNO for ODEs solvers. Requirements
● High School Math
● Basic Python knowledge Description
Description
This is a complete course that will prepare you to solve Ordinary Differential Equations (ODEs) using Physics-Informed Neural Networks (PINNs), Inverse Physics-Informed Neural Networks (Inv-PINNs), and Deep Neural Operator (DNO) We will cover the fundamentals of Solving Ordinary Differential Equations (ODEs) and how to prepare these equations for solving them using PINNs, Inv-PINNs, and DNO.
What skills will you Learn
In this course, you will learn the following skills
• Understand the General Math behind Ordinary Differential Equations (ODEs) .
• Write and build Algorithms from scratch to sole the Ordinary Differential Equations using Traditional methods.
• Understand the Math behind PINNs, Inv-PINNs, and DNO.
• Write and build Machine Learning Algorithms to solve PINNs, Inv-PINNs, and DNO using Pytorch.
• Postprocess the results.
• Compare the results acquired from traditional methods and PINNs related tech.
• Use opensource libraries.
We will cover
• Pytoch Basics.
• Apply Solving ODEs Analytical solutions using Python.
• Solving ODEs Using PINNs for the Damped Harmonic Oscillator.
• Acquire an important related parameter Using Inverse-PINNs for the Damped Harmonic Oscillator.
• Predicting an output curve Using Deep Neural Operator (DNO).
If you do not have prior experience in Machine Learning or Computational Engineering, that's no problem. This course is complete and concise, covering the fundamentals of Machine Learning/ Ordinary Differential Equations (ODEs) / Physics-Informed Neural Networks (PINNs)/ Inverse Physics-Informed Neural Networks (Inv-PINNs)/ and Deep Neural Operator (DNO).
Let's enjoy Learning PINNs together... Who this course is for
■ Engineers and Programmers whom want to Learn PINNs, Inv-PINNs, and DNO For Ordinary Differential Equations
Sitemiz, hukuka, yasalara, telif haklarına ve kişilik haklarına saygılı olmayı amaç edinmiştir. TR AKDAG web sitesi hayvan severlerin oluşturduğu bir platformdur. sitemizde kumar, bahis vb. yasadışı faaliyetlerin sağlanması söz konusu değildir. trakdag.com daki videolar internet ortamında yayın yapan diğer video sitelerinden alıntıdır. Sitemiz, 5651 sayılı yasada tanımlanan "yer sağlayıcı" olarak hizmet vermektedir. 5651 Sayılı kanun’un 8. maddesine ve T.C.K’nın 125. maddesine göre TÜM ÜYELERİMİZ yaptıkları paylaşımlardan sorumludur. İlgili yasaya göre, site yönetiminin hukuka aykırı içerikleri kontrol etme yükümlülüğü yoktur. Bu sebeple, sitemiz "uyar ve kaldır" prensibini benimsemiştir. sitemiz de sansürlenmemiş içerik yoktur. telif hakkına konu olan eserlerin yasal olmayan bir biçimde paylaşıldığını ve yasal haklarının çiğnendiğini düşünen hak sahipleri veya meslek birlikleri, hakkında admin@trakdag.com mail adresinden bize ulaşabilirler. Buraya ulaşan talep ve şikayetler tarafımızdan incelenerek, şikayet yerinde görüldüğü takdirde ihlal olduğu düşünülen içerikler sitemizden kaldırılacaktır. ayrıca, mahkemelerden talep gelmesi halinde hukuka aykırı içerik üreten ve hukuka aykırı paylaşımda bulunan üyelerin tespiti için gerekli teknik veriler sağlanacaktır.
TR KANGAL AKDAG Media
Ai Technologies For Solving Ordinary Differential Equations
![[Resim: _8b82bb2609159e6233b520b595b78e33.png]](https://i126.fastpic.org/big/2026/0122/33/_8b82bb2609159e6233b520b595b78e33.png)