سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری سیاست‌های بهینه مداخله در همه‌گیری با استفاده از یادگیری تقویتی چندهدفه و شبیه‌سازی پیشرفته

کتاب یادگیری سیاست‌های بهینه مداخله در همه‌گیری با استفاده از یادگیری تقویتی چندهدفه و شبیه‌سازی پیشرفته

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 سیاست‌های بهینه مداخله در همه‌گیری با استفاده از یادگیری تقویتی چندهدفه و شبیه‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی برای سیاست‌گذاری سلامت عمومی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندهدفه برای مدل‌سازی و مداخله در همه‌گیری‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی همه‌گیری و سیاست‌گذاری سلامت عمومی
  • 2. مفاهیم اولیه مدل‌سازی همه‌گیری
  • 3. معرفی یادگیری تقویتی (RL)
  • 4. مروری بر انواع الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی در سیاست‌گذاری سلامت
  • 6. مفاهیم چندهدفه و بهینه‌سازی پارتو
  • 7. معرفی یادگیری تقویتی چندهدفه (MORL)
  • 8. الگوریتم‌های پایه MORL: MO-Q-Learning و NSGA-II
  • 9. مقدمه‌ای بر مقاله "Learning Pareto-Optimal Pandemic Intervention Policies with MORL"
  • 10. مروری بر ساختار مقاله و اهداف پژوهشی
  • 11. مبانی مدل‌سازی SIR و انواع آن
  • 12. معرفی مدل SEIR و گسترش آن برای همه‌گیری‌ها
  • 13. شبیه‌سازی مبتنی بر عامل (ABM) در مدل‌سازی همه‌گیری
  • 14. کاربرد شبیه‌سازی ABM برای ارزیابی سیاست‌ها
  • 15. داده‌ها و منابع داده برای مدل‌سازی همه‌گیری
  • 16. پیش‌پردازش داده‌ها و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 17. تعریف فضای حالت در مدل‌های همه‌گیری
  • 18. تعریف فضای عمل در مداخله‌های همه‌گیری
  • 19. تعریف تابع پاداش در مدل‌های چندهدفه
  • 20. انتخاب و طراحی تابع پاداش برای MORL
  • 21. پیاده‌سازی مدل SIR/SEIR با استفاده از کد
  • 22. استفاده از شبیه‌سازی ABM برای تولید داده‌های آموزشی
  • 23. انتخاب الگوریتم MORL مناسب (مانند PPO, SAC)
  • 24. تنظیم پارامترهای الگوریتم MORL
  • 25. پیاده‌سازی الگوریتم MORL برای مدل همه‌گیری
  • 26. ارزیابی عملکرد MORL در محیط شبیه‌سازی
  • 27. شاخص‌های ارزیابی عملکرد در MORL
  • 28. بهینه‌سازی پارتو و منحنی پارتو
  • 29. تجزیه و تحلیل فضای راه‌حل پارتو
  • 30. مقایسه راه‌حل‌های پارتو به دست آمده
  • 31. تفسیر سیاست‌های به دست آمده
  • 32. ارزیابی سیاست‌ها در سناریوهای مختلف
  • 33. شناسایی نقاط قوت و ضعف سیاست‌ها
  • 34. بررسی حساسیت سیاست‌ها به پارامترهای ورودی
  • 35. استفاده از MORL برای سیاست‌گذاری در دنیای واقعی
  • 36. تطبیق سیاست‌ها با داده‌های دنیای واقعی
  • 37. به‌روزرسانی سیاست‌ها با داده‌های جدید
  • 38. چالش‌های پیاده‌سازی MORL در دنیای واقعی
  • 39. اخلاقیات و ملاحظات اجتماعی در سیاست‌گذاری همه‌گیری
  • 40. حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
  • 41. ملاحظات مربوط به عدالت و برابری در سیاست‌ها
  • 42. نقش ارتباطات و آموزش در موفقیت سیاست‌ها
  • 43. معرفی چارچوب‌های محاسباتی برای MORL (مانند PyTorch, TensorFlow)
  • 44. استفاده از کتابخانه‌ها و ابزارهای مرتبط با MORL
  • 45. بهینه‌سازی کد و عملکرد مدل‌ها
  • 46. بهره‌گیری از پردازش موازی و GPU
  • 47. یادگیری انتقالی در مدل‌سازی همه‌گیری
  • 48. استفاده از اطلاعات قبلی برای تسریع یادگیری
  • 49. ترکیب MORL با سایر روش‌های یادگیری
  • 50. روش‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد
  • 51. تکنیک‌های مقابله با عدم قطعیت
  • 52. بهبود مقاومت مدل‌ها در برابر نویز و داده‌های ناقص
  • 53. معرفی مفهوم تعمیم و سوگیری
  • 54. ارزیابی توانایی تعمیم مدل به سناریوهای جدید
  • 55. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش
  • 56. بهبود قابلیت اطمینان مدل‌ها
  • 57. کاربرد MORL در مواجهه با جهش‌های ویروسی
  • 58. تطبیق سیاست‌ها با انواع مختلف ویروس
  • 59. بررسی تأثیر واکسیناسیون در مدل
  • 60. مدل‌سازی و پیش‌بینی گسترش همه‌گیری
  • 61. ادغام داده‌های پیش‌بینی در سیاست‌گذاری
  • 62. استفاده از مدل‌ها برای برنامه‌ریزی منابع
  • 63. مدل‌سازی هزینه‌ها و منافع اقتصادی
  • 64. ارزیابی تأثیر سیاست‌ها بر اقتصاد
  • 65. تاثیر سیاست‌ها بر سلامت روان
  • 66. ارزیابی ریسک و مدیریت بحران
  • 67. نقش سیاست‌گذاری در آمادگی برای همه‌گیری‌ها
  • 68. استفاده از MORL برای مدیریت منابع بیمارستانی
  • 69. بهینه‌سازی تخصیص تخت‌ها و تجهیزات
  • 70. بهبود زمان پاسخگویی به بحران
  • 71. مدیریت زنجیره تأمین در شرایط همه‌گیری
  • 72. نقش دولت‌ها و سازمان‌های بهداشت جهانی
  • 73. همکاری بین‌المللی در سیاست‌گذاری همه‌گیری
  • 74. مطالعه موردی: استفاده از MORL در یک همه‌گیری فرضی
  • 75. طراحی یک سناریو شبیه‌سازی
  • 76. پیاده‌سازی و ارزیابی MORL در سناریو
  • 77. تحلیل نتایج و ارائه توصیه
  • 78. آینده یادگیری تقویتی در سیاست‌گذاری سلامت
  • 79. تحولات در الگوریتم‌های MORL
  • 80. نقش هوش مصنوعی در پیش‌بینی و پیشگیری از همه‌گیری‌ها
  • 81. چالش‌های تحقیقاتی آینده
  • 82. راه‌های بهبود و توسعه مدل‌ها
  • 83. نقش یادگیری فعال در بهینه‌سازی مداخله‌ها
  • 84. ترکیب MORL با روش‌های دیگر هوش مصنوعی
  • 85. اخلاق و شفافیت در استفاده از هوش مصنوعی در سیاست‌گذاری
  • 86. اهمیت آموزش و توانمندسازی متخصصان سلامت
  • 87. ارتباط با جامعه و اطلاع‌رسانی به مردم
  • 88. آینده پژوهی و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
  • 89. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 90. درس‌های آموخته شده از این دوره
  • 91. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی MORL
  • 92. منابع و مطالعات بیشتر
  • 93. پرسش و پاسخ
  • 94. ارائه پروژه‌های عملی
  • 95. مروری بر کدها و پیاده‌سازی‌ها
  • 96. ارائه گواهینامه و اتمام 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.