کتاب نظریه اطلاعات و یادگیری تصمیم‌گیری مشترک

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 نظریه اطلاعات و یادگیری تصمیم‌گیری مشترک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر نظریه اطلاعات
  • 2. مفاهیم پایه نظریه اطلاعات
  • 3. آنتروپی
  • 4. آنتروپی شرطی
  • 5. اطلاعات متقابل
  • 6. اطلاعات متقابل شرطی
  • 7. آنتروپی متقابل
  • 8. آنتروپی مشترک
  • 9. قوانین نظریه اطلاعات
  • 10. نامساوی های نظریه اطلاعات
  • 11. قضیه شانون در مورد ظرفیت کانال
  • 12. ظرفیت کانال گوسی
  • 13. کدگذاری منبع
  • 14. کدگذاری کانال
  • 15. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 16. یادگیری تحت نظارت
  • 17. یادگیری بدون نظارت
  • 18. یادگیری تقویتی
  • 19. معیارهای ارزیابی مدل
  • 20. بیش برازش و کم برازش
  • 21. روش های تنظیم مدل
  • 22. مقدمه ای بر یادگیری تصمیم گیری
  • 23. تصمیم گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 24. فضای حالت
  • 25. فضای عمل
  • 26. پاداش
  • 27. تابع ارزش
  • 28. تابع سیاست
  • 29. مسئله مارکوف تصمیم گیری (MDP)
  • 30. حل MDP ها
  • 31. روش های تکرار ارزش
  • 32. روش های تکرار سیاست
  • 33. یادگیری تطبیقی
  • 34. یادگیری از طریق آزمون و خطا
  • 35. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 36. یادگیری تقویتی با مدل
  • 37. یادگیری تقویتی عمیق
  • 38. شبکه های عصبی عمیق
  • 39. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 40. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 41. شبکه های عصبی حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 42. ترکیب نظریه اطلاعات و یادگیری تصمیم گیری
  • 43. استفاده از اطلاعات متقابل در یادگیری ماشین
  • 44. استفاده از آنتروپی در یادگیری ماشین
  • 45. اطلاعات متقابل به عنوان معیار انتخاب ویژگی
  • 46. اطلاعات متقابل به عنوان معیار همبستگی
  • 47. آنتروپی به عنوان معیار عدم قطعیت
  • 48. کاهش آنتروپی با یادگیری
  • 49. بهبود سیاست ها با استفاده از اطلاعات متقابل
  • 50. بهبود تابع ارزش با استفاده از اطلاعات متقابل
  • 51. یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 52. مفهوم یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 53. مزایای یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 54. چالش های یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 55. معماری های یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 56. مدل های مبتنی بر عامل چندگانه
  • 57. تعامل عوامل
  • 58. ارتباط بین عوامل
  • 59. هدف مشترک
  • 60. هدف فردی
  • 61. هماهنگی بین عوامل
  • 62. حل تعارضات بین عوامل
  • 63. یادگیری تصمیم گیری مشترک در محیط های پویا
  • 64. یادگیری تصمیم گیری مشترک در محیط های با عدم قطعیت بالا
  • 65. یادگیری تصمیم گیری مشترک در محیط های با مقیاس پذیری بالا
  • 66. مدل های مبتنی بر گراف در یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 67. یادگیری تصمیم گیری مشترک با استفاده از نظریه اطلاعات
  • 68. استفاده از آنتروپی مشترک در یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 69. استفاده از اطلاعات متقابل شرطی در یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 70. بهبود کارایی یادگیری تصمیم گیری مشترک با نظریه اطلاعات
  • 71. بهبود قابلیت تفسیر یادگیری تصمیم گیری مشترک با نظریه اطلاعات
  • 72. کاربردهای نظریه اطلاعات و یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 73. رباتیک
  • 74. سیستم های توصیه گر
  • 75. شبکه های هوشمند
  • 76. مدیریت منابع
  • 77. تحلیل داده های بزرگ
  • 78. سیستم های خودمختار
  • 79. خودروهای خودران
  • 80. بازی های ویدئویی
  • 81. مالی
  • 82. پزشکی
  • 83. مطالعات موردی در نظریه اطلاعات و یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 84. تحولات آینده در نظریه اطلاعات و یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 85. موضوعات پیشرفته در نظریه اطلاعات و یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 86. مسائل باز و چالش های تحقیقاتی
  • 87. مرور ادبیات در زمینه نظریه اطلاعات و یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 88. منابع کلیدی و مقالات برجسته
  • 89. کارگاه های آموزشی و کنفرانس ها
  • 90. ارتباط با سایر حوزه های تحقیقاتی
  • 91. فلسفه اطلاعات
  • 92. نظریه بازی ها
  • 93. اقتصاد رفتاری
  • 94. هوش مصنوعی عمومی
  • 95. ارزیابی عملکرد الگوریتم های یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 96. طراحی آزمایش ها برای ارزیابی
  • 97. تحلیل آماری نتایج
  • 98. مقایسه با روش های پایه
  • 99. کاربرد عملی نظریه اطلاعات و یادگیری تصمیم گیری مشترک
  • 100. پیاده سازی الگوریتم ها

📚 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.