سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله برای کشف بیماری‌ها

کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله برای کشف بیماری‌ها

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی عمیق چندعامله برای کشف بیماری‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های تشخیص پزشکی مشارکتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 5. سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 6. تابع ارزش در یادگیری تقویتی
  • 7. مدل‌های محیط در یادگیری تقویتی
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 9. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق: ترکیب با شبکه‌های عصبی
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی عمیق
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی عمیق
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق پیشرو
  • 15. یادگیری عمیق Q-Network (DQN)
  • 16. نسخه‌های پیشرفته DQN
  • 17. یادگیری تقویتی سیاست گراینت (Policy Gradient)
  • 18. الگوریتم Actor-Critic
  • 19. یادگیری تقویتی موازی و توزیع شده
  • 20. مفاهیم یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 21. بازی‌های مجموع-صفر در MARL
  • 22. بازی‌های مجموع-غیرصفر در MARL
  • 23. هماهنگی عامل‌ها در MARL
  • 24. رقابت عامل‌ها در MARL
  • 25. یادگیری با عامل‌های نامتقارن
  • 26. یادگیری با عامل‌های متقارن
  • 27. تجزیه و تحلیل فضای حالت-عمل در MARL
  • 28. اقتصاد خرد و MARL
  • 29. نظریه بازی‌ها و MARL
  • 30. کاربرد MARL در هوش مصنوعی
  • 31. کاربرد MARL در رباتیک
  • 32. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 33. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 34. کاربرد MARL در شبکه‌های ارتباطی
  • 35. کاربرد MARL در سیستم‌های مالی امن
  • 36. کاربرد MARL در سیستم‌های سلامت
  • 37. مقدمه‌ای بر کشف بیماری‌ها با هوش مصنوعی
  • 38. چالش‌های کشف بیماری‌ها
  • 39. نقش داده‌ها در کشف بیماری‌ها
  • 40. انواع داده‌های پزشکی
  • 41. پیش‌پردازش داده‌های پزشکی
  • 42. پاکسازی داده‌ها
  • 43. استانداردسازی داده‌ها
  • 44. مهندسی ویژگی در داده‌های پزشکی
  • 45. انتخاب ویژگی
  • 46. فشرده‌سازی ویژگی
  • 47. مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک برای کشف بیماری‌ها
  • 48. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 49. درخت تصمیم
  • 50. جنگل تصادفی
  • 51. شبکه‌های عصبی برای کشف بیماری‌ها
  • 52. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 53. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در تصویربرداری پزشکی
  • 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی در داده‌های سری زمانی پزشکی
  • 55. یادگیری تقویتی در تشخیص بیماری‌ها
  • 56. طراحی تابع پاداش برای تشخیص بیماری
  • 57. استفاده از RL برای بهینه‌سازی فرآیندهای تشخیصی
  • 58. RL برای انتخاب تست‌های تشخیصی
  • 59. RL برای تفسیر نتایج آزمایشگاهی
  • 60. RL برای پیش‌بینی پیشرفت بیماری
  • 61. RL برای شخصی‌سازی درمان
  • 62. RL در تصویربرداری پزشکی
  • 63. RL در تجزیه و تحلیل سیگنال‌های پزشکی
  • 64. RL در داده‌های ژنومیک
  • 65. RL در داده‌های بالینی
  • 66. RL در داده‌های الکترونیکی سلامت
  • 67. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در سلامت
  • 68. حریم خصوصی داده‌های پزشکی
  • 69. امنیت داده‌های پزشکی
  • 70. سوگیری الگوریتم‌ها در تشخیص بیماری
  • 71. شفافیت مدل‌های هوش مصنوعی در سلامت
  • 72. قابلیت اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی در سلامت
  • 73. اعتبار سنجی مدل‌ها در محیط‌های واقعی
  • 74. توسعه مدل‌های قابل تفسیر
  • 75. مدل‌های چند عامله برای کشف بیماری‌ها
  • 76. مدل‌های همکاری عامل‌ها در تشخیص
  • 77. مدل‌های رقابتی عامل‌ها در پیش‌بینی
  • 78. یادگیری تقویتی چند عامله برای کشف بیماری‌ها
  • 79. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL در سلامت
  • 80. ارزیابی عملکرد MARL در کشف بیماری‌ها
  • 81. مطالعات موردی: کشف بیماری‌های قلبی با MARL
  • 82. مطالعات موردی: کشف بیماری‌های تنفسی با MARL
  • 83. مطالعات موردی: کشف بیماری‌های عصبی با MARL
  • 84. مطالعات موردی: کشف بیماری‌های عفونی با MARL
  • 85. مطالعات موردی: کشف سرطان با MARL
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های سلامت
  • 87. نیاز به داده‌های با کیفیت بالا
  • 88. نیاز به زیرساخت‌های محاسباتی قوی
  • 89. همکاری بین متخصصان هوش مصنوعی و پزشکی
  • 90. اهمیت چارچوب‌های نظارتی
  • 91. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در کشف بیماری‌ها
  • 92. پیشرفت‌های آتی در الگوریتم‌های MARL
  • 93. کاربردهای نوظهور MARL در سلامت
  • 94. نقش MARL در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
  • 95. نقش MARL در پیشگیری از بیماری‌ها
  • 96. آینده پزشکی شخصی‌سازی شده با MARL
  • 97. ملاحظات مربوط به قوانین و مقررات در حوزه سلامت دیجیتال
  • 98. استانداردهای داده‌های پزشکی و تبادل اطلاعات
  • 99. مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص و درمان
  • 100. اهمیت انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در توسعه سامانه‌های سلامت دیجیتال

📚 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.