کتاب مهار کرونا با هوش مصنوعی: طراحی استراتژی‌های مداخله با یادگیری تقویتی و داده‌های واقعی
, ,

کتاب مهار کرونا با هوش مصنوعی: طراحی استراتژی‌های مداخله با یادگیری تقویتی و داده‌های واقعی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008551 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 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 مهار کرونا با هوش مصنوعی: طراحی استراتژی‌های مداخله با یادگیری تقویتی و داده‌های واقعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی و کاربردهای آن در بهداشت و سلامت

موضوع میانی: کنترل بیماری‌های همه‌گیر با استفاده از یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مقدمه‌ای بر علم داده و تحلیل داده‌های بهداشتی
  • 3. مفاهیم پایه در بهداشت عمومی و اپیدمیولوژی
  • 4. مدل‌سازی بیماری‌های همه‌گیر: مبانی
  • 5. مدل‌های کلاسیک اپیدمی (SIR، SEIR و …)
  • 6. نحوه انتقال بیماری و عوامل مؤثر
  • 7. معیارهای کلیدی اپیدمیولوژیک (نرخ سرایت، دوره نهفتگی و …)
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 9. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 10. تفاوت یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 11. انواع یادگیری تقویتی: مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-learning
  • 13. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: SARSA
  • 14. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 15. شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های فضایی
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های سری زمانی
  • 18. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 19. Deep Q-Networks (DQN)
  • 20. Double DQN
  • 21. Dueling DQN
  • 22. Prioritized Experience Replay
  • 23. Actor-Critic Methods
  • 24. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 25. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 26. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 27. کاربرد RL در بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری
  • 28. چالش‌های پیاده‌سازی RL در دنیای واقعی
  • 29. مبانی مدل‌سازی ریاضی برای کنترل بیماری
  • 30. مدل‌سازی دینامیکی جمعیت در کنترل بیماری
  • 31. مدل‌سازی تأثیر مداخلات مختلف (واکسیناسیون، قرنطینه و …)
  • 32. استفاده از داده‌های واقعی در مدل‌سازی اپیدمی
  • 33. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های کووید-۱۹
  • 34. انواع داده‌های کووید-۱۹ (مبتلایان، فوتی‌ها، بهبودیافتگان، تست‌ها، واکسیناسیون)
  • 35. اهمیت داده‌های مکانی و زمانی در اپیدمیولوژی
  • 36. معماری کلی سیستم RL برای کنترل بیماری
  • 37. تعریف فضای حالت (State Space) برای کنترل بیماری
  • 38. تعریف فضای عمل (Action Space) برای اعمال سیاست‌های مداخله
  • 39. تعریف تابع پاداش (Reward Function) برای بهینه‌سازی اهداف بهداشتی
  • 40. طراحی تابع پاداش: به حداقل رساندن مبتلایان
  • 41. طراحی تابع پاداش: به حداقل رساندن مرگ و میر
  • 42. طراحی تابع پاداش: تعادل بین سلامت عمومی و هزینه‌های اقتصادی
  • 43. انتخاب عامل RL مناسب برای مسئله کنترل بیماری
  • 44. پیاده‌سازی الگوریتم‌های DRL برای کنترل بیماری
  • 45. مدل‌سازی محیط اپیدمی به عنوان بخشی از مسئله RL
  • 46. شبیه‌سازی محیط اپیدمی با استفاده از مدل‌های دینامیکی
  • 47. ارتباط بین محیط شبیه‌سازی شده و دنیای واقعی
  • 48. ملاحظات مربوط به عدم قطعیت در مدل‌سازی محیط
  • 49. تطبیق استراتژی‌های RL با شرایط متغیر اپیدمی
  • 50. ارزیابی عملکرد استراتژی‌های RL: معیارهای کلیدی
  • 51. تحلیل حساسیت عملکرد RL به پارامترهای مدل
  • 52. تفسیر نتایج حاصل از عامل RL: درک تصمیمات
  • 53. استراتژی‌های مداخله مبتنی بر RL: واکسیناسیون
  • 54. استراتژی‌های مداخله مبتنی بر RL: قرنطینه و فاصله‌گذاری اجتماعی
  • 55. استراتژی‌های مداخله مبتنی بر RL: غربالگری و ردیابی تماس
  • 56. استراتژی‌های مداخله مبتنی بر RL: محدودیت‌های سفر
  • 57. استراتژی‌های مداخله مبتنی بر RL: اطلاع‌رسانی عمومی
  • 58. ترکیب استراتژی‌های مختلف مداخله با RL
  • 59. مدل‌سازی اثرات تجمعی و تأخیر در مداخلات
  • 60. پیاده‌سازی RL در مقیاس‌های مختلف (منطقه‌ای، کشوری)
  • 61. مقایسه استراتژی‌های RL با رویکردهای سنتی کنترل بیماری
  • 62. چالش‌های عملی پیاده‌سازی RL در سیستم‌های بهداشت و درمان
  • 63. مسائل اخلاقی و اجتماعی در استفاده از RL برای کنترل بیماری
  • 64. اعتماد به سیستم‌های مبتنی بر RL
  • 65. شفافیت و قابلیت توضیح در تصمیمات RL
  • 66. مدیریت ریسک و عدم قطعیت در پیاده‌سازی RL
  • 67. تأثیر متغیرهای اقتصادی و اجتماعی بر اثربخشی RL
  • 68. مدل‌سازی تأثیر رفتارهای انسانی در دینامیک بیماری
  • 69. یادگیری از داده‌های واقعی در طول زمان (Online Learning)
  • 70. کاربرد RL در پیش‌بینی و پیش‌بینی روندهای اپیدمی
  • 71. کاربرد RL در تخصیص منابع بهداشتی (تخت بیمارستانی، تجهیزات)
  • 72. بهینه‌سازی زمان‌بندی واکسیناسیون با RL
  • 73. بهینه‌سازی استراتژی‌های تست با RL
  • 74. کاربرد RL در کنترل بیماری‌های نوظهور
  • 75. انتقال دانش (Transfer Learning) در مسائل اپیدمی
  • 76. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent RL) برای کنترل بیماری
  • 77. مدل‌سازی تعامل بین عوامل مختلف (مردم، دولت، بیمارستان)
  • 78. نقش شبکه‌های اجتماعی در انتشار بیماری و کنترل آن
  • 79. کاربرد RL در طراحی کمپین‌های اطلاع‌رسانی بهداشتی
  • 80. تحلیل ریسک و شناسایی عوامل مؤثر بر شیوع مجدد
  • 81. بهینه‌سازی سیاست‌های واکسیناسیون برای ایجاد ایمنی گله‌ای
  • 82. مدل‌سازی اثرات اقتصادی مداخلات سلامتی مبتنی بر RL
  • 83. ارتباط RL با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی (پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین)
  • 84. استفاده از داده‌های غیرسنتی (مکان‌یابی موبایل، جستجوی اینترنتی)
  • 85. پیاده‌سازی RL با ابزارها و فریم‌ورک‌های موجود (TensorFlow, PyTorch, OpenAI Gym)
  • 86. ساخت محیط شبیه‌سازی سفارشی برای مسائل اپیدمی
  • 87. نکات پیشرفته در طراحی تابع پاداش: پاداش‌های پراکنده و تأخیری
  • 88. استفاده از مدل‌های پاداش مبتنی بر پیش‌بینی (Predictive Reward)
  • 89. تکنیک‌های بهبود پایداری و کارایی الگوریتم‌های DRL
  • 90. مدیریت شکاف داده (Data Gap) در تحلیل‌های RL
  • 91. ارزیابی قابلیت تعمیم (Generalization) استراتژی‌های RL
  • 92. بررسی تأثیر جهش‌های ویروسی بر استراتژی‌های RL
  • 93. مدل‌سازی تأثیر خستگی ناشی از محدودیت‌ها (Pandemic Fatigue)
  • 94. کاربرد RL در واکنش به بحران‌های بهداشتی آینده
  • 95. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی (Case Studies)
  • 96. تحلیل مقاله "On a Reinforcement Learning Methodology for Epidemic Control, with application to COVID-19"
  • 97. پیاده‌سازی بخش‌هایی از مقاله در عمل
  • 98. بحث و بررسی چالش‌ها و فرصت‌های آینده
  • 99. مسیرهای پژوهشی و تحقیقاتی پیش رو
  • 100. جمع‌بندی و جمع‌آوری دانش دوره

📚 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 مهار کرونا با هوش مصنوعی: طراحی استراتژی‌های مداخله با یادگیری تقویتی و داده‌های واقعی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا