Pricelists.org Pricelists.org Zaloguj się Załóż konto

GPT for Python-Coding in Computational Materials Science and Mechanics

☆☆☆☆☆ (0 opinii)
Pokaż historię cen
GPT for Python-Coding in Computational Materials Science and Mechanics
Najniższa cena (z dostawą)
164,79 EUR
Typowa cena182,58 PLN
Najniższa (90 dni)149,79 PLN
Liczba ofert7
Ostatnia aktualizacja1 tydzień temu
Zobacz najlepszą ofertę
Historia ceny (90 dni)
Pełna historia
2026-08-08 2026-08-15
Historia cen
ZaktualizowanoCena
2026-08-08149,79
2026-08-15159,99
Sprzedawca Cena produktu Dostawa Razem Dostępność Aktualizacja
SP Springer Nature Author 149,79 EUR 15,00 EUR 164,79 EUR Dostępny 1 tydzień temu Zobacz ofertę
SP SpringerNatureLink Shop INT 179,99 USD 19,00 USD 198,99 USD Dostępny 1 tydzień temu Zobacz ofertę
SP SpringerNatureLink Shop INT 179,99 USD 15,00 USD 194,99 USD Dostępny 1 tydzień temu Zobacz ofertę
SP SpringerNatureLink Shop INT 199,99 USD 19,00 USD 218,99 USD Dostępny 1 tydzień temu Zobacz ofertę
SP SpringerNatureLink Shop INT 199,99 USD 0 zł 199,99 USD Dostępny 1 tydzień temu Zobacz ofertę
SP Springer Nature Author 199,99 USD 0 zł 199,99 USD Dostępny 1 tydzień temu Zobacz ofertę
SP SpringerNatureLink Shop INT 197,99 EUR 25,00 EUR 222,99 EUR Dostępny 1 tydzień temu Zobacz ofertę

Ceny i dostępność mogą ulec zmianie. Ostatnia aktualizacja: 15.08.2026 06:44.

0,0
☆☆☆☆☆
0 opinii
5★ 0%
4★ 0%
3★ 0%
2★ 0%
1★ 0%

Opinie o produkcie

Ocena
Brak opinii — bądź pierwszy!
This book covers all the topics about ChatGPT required to successfully generate Python code to solve problems in computational materials science and mechanics, complemented by numerous fully worked-out applications. The complete work flow for AI-assisted coding is given, including: (i) prompt engineering providing a powerful toolset for how to give coding assignments to ChatGPT effectively; (ii) commented code listings; and (iii) tips and tricks to verify the codes in rigorous tests including human interventions to fix issues and gaps. Finally, (iv) the coding projects are critically reviewed to address the strengths and remaining weaknesses of the Chatbot, including explicit recommendations on how to communicate with GPT. For the steps (i)–(iv) the book presents a curated selection of intriguing problems from computational materials science and computational mechanics including machine learning for problem-solving. These problems are carefully chosen for their relevance to current research and industrial applications and their suitability for showcasing the advanced capabilities of GPT-4 for code generation. Spanning from predicting material behavior under various conditions to simulating complex mechanical interactions, the problems serve as a canvas on which GPT-4 paints its solutions, demonstrating not just accuracy but creativity in problem-solving. Therefore, the book serves as a valuable primer for both undergraduate and graduate students, as well as a review for research scientists and practicing engineers.

Podobne produkty