اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شبکه‌های عصبی با تمرکز بر بازی‌های مجموع-صفر و غیرمجموع-صفر

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های عصبی با تمرکز بر بازی‌های مجموع-صفر و غیرمجموع-صفر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها و کاربردهای آن
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 3. انواع معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 4. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 5. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 9. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 10. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 11. یادگیری تقویتی: مبانی و مفاهیم
  • 12. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 13. تابع ارزش و سیاست در یادگیری تقویتی
  • 14. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 15. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 16. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Networks - DQN)
  • 17. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy Gradient Methods)
  • 18. یادگیری Actor-Critic
  • 19. بازی‌های مجموع-صفر: تعاریف و مثال‌ها
  • 20. مفهوم نقطه زینی در بازی‌های مجموع-صفر
  • 21. استراتژی‌های بهینه در بازی‌های مجموع-صفر
  • 22. بازی‌های تصادفی و ماتریس‌های احتمال
  • 23. کاربرد شبکه‌های عصبی در حل بازی‌های مجموع-صفر
  • 24. یادگیری استراتژی در بازی‌های مجموع-صفر
  • 25. بازی‌های مجموع-صفر چندنفره
  • 26. شبکه‌های عصبی برای بازی‌های تخته‌ای (شطرنج، گو)
  • 27. شبکه‌های عصبی برای بازی‌های کارتی
  • 28. بازی‌های غیرمجموع-صفر: تعاریف و مثال‌ها
  • 29. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 30. معادلات تعادل نش
  • 31. حل تعادل نش با روش‌های عددی
  • 32. بازی‌های تکراری و تکامل استراتژی‌ها
  • 33. کاربرد شبکه‌های عصبی در بازی‌های غیرمجموع-صفر
  • 34. یادگیری استراتژی در بازی‌های غیرمجموع-صفر
  • 35. بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 36. بازی‌های با اطلاعات نامتقارن
  • 37. مدل‌سازی رفتار بازیکنان در بازی‌های غیرمجموع-صفر
  • 38. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی رفتار بازیکنان
  • 39. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 40. هماهنگی و رقابت در MARL
  • 41. یادگیری مشترک در MARL
  • 42. یادگیری تقویتی با مربی (Imitation Learning)
  • 43. یادگیری تقویتی با نظارت (Supervised Reinforcement Learning)
  • 44. کاربردهای شبکه‌های عصبی در بازی‌های ویدئویی
  • 45. توسعه هوش مصنوعی برای بازی‌های کامپیوتری
  • 46. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر بازی
  • 47. کاربرد در شبیه‌سازی‌های اقتصادی
  • 48. مدل‌سازی تعاملات اجتماعی با شبکه‌های عصبی
  • 49. تحلیل رقابت در بازارهای مالی
  • 50. بهینه‌سازی تخصیص منابع با شبکه‌های عصبی
  • 51. شبکه‌های عصبی و تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 52. کاربرد در مذاکرات و قراردادها
  • 53. یادگیری الگوهای رفتاری در بازی‌های پیچیده
  • 54. مدل‌سازی ریسک در بازی‌های مجموع-صفر
  • 55. مدل‌سازی ریسک در بازی‌های غیرمجموع-صفر
  • 56. کاربرد در تحلیل امنیتی و دفاع سایبری
  • 57. یادگیری استراتژی‌های دفاعی و تهاجمی
  • 58. شبکه‌های عصبی برای تحلیل استراتژیک در دفاع
  • 59. مدل‌سازی تاکتیک‌های نظامی با شبکه‌های عصبی
  • 60. کاربرد در مدیریت بحران
  • 61. یادگیری استراتژی‌های بهینه در بحران‌ها
  • 62. شبکه‌های عصبی و تحلیل رفتار در شرایط عدم قطعیت
  • 63. کاربرد در پیش‌بینی نتایج بازی‌های ورزشی
  • 64. توسعه استراتژی‌های ورزشی با یادگیری تقویتی
  • 65. مدل‌سازی تعاملات تیم‌ها در ورزش
  • 66. کاربرد در تحلیل بازی‌های سیاسی
  • 67. یادگیری استراتژی‌های انتخاباتی
  • 68. مدل‌سازی رقابت‌های سیاسی با شبکه‌های عصبی
  • 69. کاربرد در بهینه‌سازی ترافیک شهری
  • 70. یادگیری استراتژی‌های کنترل ترافیک
  • 71. شبکه‌های عصبی برای مدیریت سیستم‌های حمل و نقل
  • 72. کاربرد در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 73. یادگیری حرکات و تصمیم‌گیری ربات‌ها
  • 74. شبکه‌های عصبی برای کنترل ربات‌های هماهنگ
  • 75. کاربرد در سیستم‌های توزیع شده
  • 76. یادگیری هماهنگی در سیستم‌های توزیع شده
  • 77. شبکه‌های عصبی برای مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع شده
  • 78. کاربرد در پزشکی و سلامت
  • 79. مدل‌سازی بیماری‌ها و درمان‌ها
  • 80. یادگیری استراتژی‌های درمانی بهینه
  • 81. کاربرد در علم مواد
  • 82. پیش‌بینی خواص مواد
  • 83. یادگیری استراتژی‌های سنتز مواد
  • 84. کاربرد در انرژی
  • 85. بهینه‌سازی تولید و مصرف انرژی
  • 86. یادگیری استراتژی‌های مدیریت شبکه برق
  • 87. کاربرد در کشاورزی
  • 88. بهینه‌سازی فرایندهای کشاورزی
  • 89. یادگیری استراتژی‌های مدیریت مزرعه
  • 90. کاربرد در آموزش
  • 91. طراحی سیستم‌های آموزشی تطبیقی
  • 92. یادگیری استراتژی‌های تدریس مؤثر
  • 93. کاربرد در ارتباطات
  • 94. بهینه‌سازی پروتکل‌های ارتباطی
  • 95. یادگیری استراتژی‌های مدیریت ترافیک شبکه
  • 96. کاربرد در امور مالی و بانکداری
  • 97. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 98. یادگیری استراتژی‌های سرمایه‌گذاری
  • 99. کاربرد در بیمه
  • 100. مدل‌سازی ریسک بیمه‌ای
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.