سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی همکاری بین عوامل یادگیری تقویتی در تشخیص تصویر با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق

کتاب بهینه‌سازی همکاری بین عوامل یادگیری تقویتی در تشخیص تصویر با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق

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 بهینه‌سازی همکاری بین عوامل یادگیری تقویتی در تشخیص تصویر با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های تشخیص تصویر مشارکتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر تشخیص تصویر
  • 3. شبکه های عصبی عمیق
  • 4. یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 5. چالش های MARL
  • 6. کاربرد MARL در تشخیص تصویر
  • 7. مرور ادبیات MARL در تشخیص تصویر
  • 8. اهداف تحقیق
  • 9. ساختار تحقیق
  • 10. مبانی یادگیری تقویتی
  • 11. مفهوم عامل
  • 12. مفهوم محیط
  • 13. مفهوم حالت
  • 14. مفهوم اقدام
  • 15. مفهوم پاداش
  • 16. مفهوم سیاست
  • 17. تابع ارزش
  • 18. الگوریتم های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 19. Q-learning
  • 20. SARSA
  • 21. Deep Q-Networks (DQN)
  • 22. Policy Gradient Methods
  • 23. مبانی تشخیص تصویر
  • 24. مفهوم پیکسل
  • 25. مفهوم ویژگی
  • 26. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 27. لایه های کانولوشنال
  • 28. لایه های Pooling
  • 29. لایه های کاملا متصل
  • 30. معماری های CNN معروف (AlexNet, VGG, ResNet, Inception)
  • 31. پیش پردازش تصویر
  • 32. افزایش داده
  • 33. یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 34. مفهوم عامل چند عاملی
  • 35. مفهوم محیط چند عاملی
  • 36. مفهوم حالت مشترک
  • 37. مفهوم اقدام مشترک
  • 38. مفهوم پاداش مشترک
  • 39. مفهوم سیاست مشترک
  • 40. چالش های MARL
  • 41. عدم ایستا بودن محیط
  • 42. هماهنگی بین عوامل
  • 43. مقیاس پذیری
  • 44. جبران عدم قطعیت
  • 45. انواع MARL
  • 46. Centralized Training, Decentralized Execution (CTDE)
  • 47. Independent Q-Learning (IQL)
  • 48. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 49. QMIX
  • 50. شبکه های عصبی عمیق در MARL
  • 51. استفاده از CNN برای استخراج ویژگی از تصاویر
  • 52. استفاده از RNN/LSTM برای مدل سازی توالی اقدامات
  • 53. استفاده از Attention Mechanisms
  • 54. معماری های ترکیبی
  • 55. MARL برای تشخیص تصویر
  • 56. تعریف مسئله تشخیص تصویر با رویکرد MARL
  • 57. تعیین حالت برای عوامل
  • 58. تعیین اقدام برای عوامل
  • 59. طراحی تابع پاداش
  • 60. انتخاب معماری MARL مناسب
  • 61. استفاده از CNN در معماری MARL
  • 62. استفاده از RNN/LSTM در معماری MARL
  • 63. استفاده از Attention در معماری MARL
  • 64. بهینه سازی همکاری بین عوامل
  • 65. مفهوم همکاری
  • 66. مفهوم رقابت
  • 67. روش های تشویق همکاری
  • 68. اشتراک گذاری اطلاعات
  • 69. پیام رسانی بین عوامل
  • 70. یادگیری مشترک
  • 71. یادگیری مبتنی بر اعتماد
  • 72. روش های سنجش همکاری
  • 73. شاخص های همبستگی
  • 74. تحلیل شبکه ارتباطی
  • 75. مطالعه موردی 1: تشخیص اشیاء با استفاده از MARL
  • 76. تعریف مسئله تشخیص اشیاء
  • 77. طراحی سیستم MARL برای تشخیص اشیاء
  • 78. انتخاب مجموعه داده
  • 79. پیاده سازی و آزمایش
  • 80. مطالعه موردی 2: تشخیص چهره با استفاده از MARL
  • 81. تعریف مسئله تشخیص چهره
  • 82. طراحی سیستم MARL برای تشخیص چهره
  • 83. انتخاب مجموعه داده
  • 84. پیاده سازی و آزمایش
  • 85. مطالعه موردی 3: تشخیص ناهنجاری با استفاده از MARL
  • 86. تعریف مسئله تشخیص ناهنجاری
  • 87. طراحی سیستم MARL برای تشخیص ناهنجاری
  • 88. انتخاب مجموعه داده
  • 89. پیاده سازی و آزمایش
  • 90. ارزیابی عملکرد سیستم MARL
  • 91. معیارهای ارزیابی تشخیص تصویر
  • 92. معیارهای ارزیابی MARL
  • 93. مقایسه با روش های پایه
  • 94. تحلیل حساسیت
  • 95. بهبود و توسعه
  • 96. مقیاس پذیری سیستم MARL
  • 97. مدیریت منابع محاسباتی
  • 98. کارایی در زمان واقعی
  • 99. استفاده از تکنیک های Meta-Learning
  • 100. استفاده از تکنیک های Transfer Learning

📚 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.