, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدل‌سازی تعاملات در سیستم‌های تشخیص پزشکی با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای عاملان هوشمند در محیط‌های مشارکتی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدل‌سازی تعاملات در سیستم‌های تشخیص پزشکی با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای عاملان هوشمند در محیط‌های مشارکتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های تشخیص پزشکی مشارکتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مبانی یادگیری عمیق
  • 4. مقدمه ای بر سیستم های تشخیص پزشکی
  • 5. نقش هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی
  • 6. چالش های سیستم های تشخیص پزشکی
  • 7. مقدمه ای بر عاملان هوشمند
  • 8. مفهوم عاملان هوشمند مشارکتی
  • 9. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 10. تعریف MARL
  • 11. اجزای MARL
  • 12. مزایای MARL
  • 13. کاربردهای MARL
  • 14. MARL در سیستم های تشخیص پزشکی
  • 15. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 16. فضای حالت
  • 17. فضای عمل
  • 18. تابع پاداش
  • 19. سیاست ها
  • 20. تابع ارزش
  • 21. محیط های مشارکتی
  • 22. تعریف محیط های مشارکتی
  • 23. انواع محیط های مشارکتی
  • 24. چالش های محیط های مشارکتی
  • 25. طراحی محیط های مشارکتی برای تشخیص پزشکی
  • 26. مدل سازی تعاملات در سیستم های تشخیص پزشکی
  • 27. اهمیت مدل سازی تعاملات
  • 28. روش های مدل سازی تعاملات
  • 29. MARL برای مدل سازی تعاملات
  • 30. تکنیک های یادگیری عمیق در MARL
  • 31. شبکه های عصبی عمیق
  • 32. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 33. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 34. شبکه های عصبی ترانسفورمر
  • 35. یادگیری عمیق برای عاملان هوشمند
  • 36. معماری های یادگیری عمیق برای عاملان
  • 37. شبکه های عصبی عمیق برای سیاست ها
  • 38. شبکه های عصبی عمیق برای توابع ارزش
  • 39. یادگیری عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 40. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 41. معرفی DRL
  • 42. الگوریتم های DRL
  • 43. TRPO
  • 44. DRL برای MARL
  • 45. معماری های DRL برای MARL
  • 46. DDPG
  • 47. MADDPG
  • 48. QMIX
  • 49. مدل سازی تعاملات با استفاده از DRL
  • 50. کاربرد DRL در مدل سازی تعاملات
  • 51. چالش ها و راه حل ها در DRL برای MARL
  • 52. تکنیک های پیشرفته در MARL
  • 53. اقتصاد اطلاعاتی در MARL
  • 54. یادگیری مبتنی بر مدل در MARL
  • 55. یادگیری بدون مدل در MARL
  • 56. یادگیری مبتنی بر مشاهده در MARL
  • 57. یادگیری با پاداش پراکنده در MARL
  • 58. یادگیری با پاداش منفی در MARL
  • 59. تکنیک های همکاری در MARL
  • 60. تکنیک های رقابت در MARL
  • 61. تکنیک های ترکیبی در MARL
  • 62. پیاده سازی MARL برای سیستم های تشخیص پزشکی
  • 63. جمع آوری و پیش پردازش داده ها
  • 64. انتخاب معماری DRL مناسب
  • 65. طراحی توابع پاداش
  • 66. آموزش عاملان
  • 67. ارزیابی عملکرد عاملان
  • 68. پیاده سازی در محیط های شبیه سازی شده
  • 69. پیاده سازی در محیط های واقعی
  • 70. مطالعات موردی در تشخیص پزشکی
  • 71. تشخیص بیماری های قلبی
  • 72. تشخیص بیماری های ریوی
  • 73. تشخیص بیماری های عصبی
  • 74. تشخیص سرطان
  • 75. تشخیص بیماری های پوستی
  • 76. تشخیص بیماری های چشمی
  • 77. تشخیص بیماری های گوارشی
  • 78. تشخیص بیماری های کلیوی
  • 79. تشخیص بیماری های دیابتی
  • 80. تشخیص بیماری های عفونی
  • 81. کاربرد MARL در بهبود دقت تشخیص
  • 82. کاربرد MARL در کاهش زمان تشخیص
  • 83. کاربرد MARL در بهینه سازی منابع
  • 84. کاربرد MARL در افزایش قابلیت اطمینان سیستم
  • 85. کاربرد MARL در شخصی سازی تشخیص
  • 86. کاربرد MARL در تشخیص زودهنگام بیماری ها
  • 87. کاربرد MARL در پیش بینی پیشرفت بیماری
  • 88. کاربرد MARL در مدیریت درمان
  • 89. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی
  • 90. امنیت داده ها
  • 91. حریم خصوصی بیمار
  • 92. تفسیرپذیری مدل ها
  • 93. مسئولیت پذیری
  • 94. مسائل نظارتی
  • 95. آینده MARL در تشخیص پزشکی
  • 96. روندها و نوآوری های جدید
  • 97. چالش های باقی مانده
  • 98. فرصت های تحقیقاتی آینده
  • 99. نتیجه گیری
  • 100. خلاصه مطالب

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدل‌سازی تعاملات در سیستم‌های تشخیص پزشکی با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای عاملان هوشمند در محیط‌های مشارکتی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا