, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدل‌سازی تعاملات در سیستم‌های تشخیص پزشکی با استفاده از چارچوب‌های یادگیری تقویتی پیشرفته

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 چارچوب‌های یادگیری تقویتی پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های تشخیص پزشکی مشارکتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 4. عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش
  • 5. فرآیند تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 6. پیمان MDP
  • 7. تابع ارزش وضعیت
  • 8. تابع ارزش عمل
  • 9. تابع سیاست
  • 10. توازن بللمن
  • 11. الگوریتم های یادگیری تقویتی
  • 12. یادگیری Q (Q-learning)
  • 13. یادگیری اختلاف زمانی (TD-learning)
  • 14. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 15. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 16. شبکه های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 17. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 18. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. شبکه های عصبی ترانسفورمر (Transformer Networks)
  • 20. چارچوب های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 21. TensorFlow
  • 22. PyTorch
  • 23. Keras
  • 24. OpenAI Gym
  • 25. Stable Baselines3
  • 26. Ray RLlib
  • 27. مفاهیم یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 28. مقدمه ای بر MARL
  • 29. تفاوت های MARL با RL تک عامله
  • 30. سیستم های چند عامله
  • 31. چالش های MARL
  • 32. همکاری در MARL
  • 33. رقابت در MARL
  • 34. ترکیبی از همکاری و رقابت
  • 35. مدل های عامل در MARL
  • 36. عوامل متمرکز
  • 37. عوامل غیرمتمرکز
  • 38. عوامل نیمه متمرکز
  • 39. الگوریتم های MARL
  • 40. Q-learning چند عامله
  • 41. SARSA چند عامله
  • 42. Actor-Critic چند عامله
  • 43. Deep Q-Networks (DQN) چند عامله
  • 44. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 45. Proximal Policy Optimization (PPO) چند عامله
  • 46. اتصال به سیستم های تشخیص پزشکی
  • 47. اهمیت یادگیری تقویتی در تشخیص پزشکی
  • 48. کاربرد MARL در تشخیص پزشکی
  • 49. مدل سازی تعاملات بین عامل ها در تشخیص پزشکی
  • 50. شناسایی و تشخیص بیماری ها
  • 51. تشخیص زودهنگام بیماری
  • 52. پیش بینی روند بیماری
  • 53. تخصیص منابع درمانی
  • 54. مدیریت بیماران
  • 55. سیستم های پشتیبان تصمیم گیری بالینی
  • 56. ارزیابی و تفسیر نتایج آزمایشگاهی
  • 57. تحلیل تصاویر پزشکی
  • 58. تفسیر سی تی اسکن
  • 59. تفسیر ام آر آی
  • 60. تفسیر رادیوگرافی
  • 61. تفسیر پاتولوژی
  • 62. مدل سازی تعاملات پزشک-بیمار
  • 63. مدل سازی تعاملات بین پزشکان
  • 64. مدل سازی تعاملات بین دستگاه های پزشکی
  • 65. مدل سازی تعاملات بین سیستم های اطلاعات پزشکی
  • 66. مدل سازی تعاملات با داده های ژنومیک
  • 67. مدل سازی تعاملات با داده های بالینی
  • 68. مدل سازی تعاملات با داده های سنسورها
  • 69. چارچوب های پیشرفته برای پیاده سازی MARL در تشخیص پزشکی
  • 70. انتخاب چارچوب مناسب
  • 71. تنظیم پارامترهای چارچوب
  • 72. پیاده سازی مدل های عامل
  • 73. طراحی تابع پاداش برای تشخیص پزشکی
  • 74. تعریف وضعیت در سیستم های تشخیص پزشکی
  • 75. تعریف عمل در سیستم های تشخیص پزشکی
  • 76. آموزش مدل های MARL
  • 77. ارزیابی عملکرد مدل های MARL
  • 78. معیارهای ارزیابی در تشخیص پزشکی
  • 79. اعتبار سنجی مدل ها
  • 80. قابلیت تفسیر مدل ها
  • 81. اخلاق در استفاده از MARL در تشخیص پزشکی
  • 82. حریم خصوصی داده ها
  • 83. سوگیری در الگوریتم ها
  • 84. مسئولیت پذیری
  • 85. مطالعات موردی و مثال های عملی
  • 86. کاربرد MARL در تشخیص سرطان
  • 87. کاربرد MARL در تشخیص بیماری های قلبی
  • 88. کاربرد MARL در تشخیص بیماری های عصبی
  • 89. کاربرد MARL در تشخیص بیماری های تنفسی
  • 90. کاربرد MARL در تشخیص بیماری های عفونی
  • 91. چالش ها و فرصت های آینده
  • 92. چالش های مقیاس پذیری در MARL
  • 93. چالش های تعمیم پذیری مدل ها
  • 94. چالش های ارتباطات بین عامل ها
  • 95. فرصت های تحقیقاتی آینده
  • 96. ترکیب MARL با سایر تکنیک های هوش مصنوعی
  • 97. کاربرد MARL در پزشکی شخصی سازی شده
  • 98. کاربرد MARL در سلامت دیجیتال
  • 99. توسعه ابزارها و پلتفرم های MARL برای تشخیص پزشکی
  • 100. راهنمایی برای پیاده سازی عملی

📚 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 چارچوب‌های یادگیری تقویتی پیشرفته”

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

پیمایش به بالا