سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله و تحلیل تصمیم‌گیری در تیم‌های پزشکی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله و تحلیل تصمیم‌گیری در تیم‌های پزشکی

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 چندعامله و تحلیل تصمیم‌گیری در تیم‌های پزشکی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های تشخیص پزشکی مشارکتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظریه بازی ها در تصمیم گیری تیمی
  • 3. مدل سازی تعاملات در تیم های پزشکی
  • 4. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 5. یادگیری تقویتی کلاسیک: عامل و محیط
  • 6. یادگیری تقویتی پیشرفته: تابع ارزش و سیاست
  • 7. مدل های مارکوف تصمیم (MDP)
  • 8. یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-learning
  • 9. یادگیری تقویتی بدون مدل: SARSA
  • 10. یادگیری تقویتی با مدل: Value Iteration
  • 11. یادگیری تقویتی با مدل: Policy Iteration
  • 12. شبکه های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 13. یادگیری تقویتی با عامل های چندگانه (MARL)
  • 14. مفاهیم پایه در MARL: تعاملات و هماهنگی
  • 15. چالش های MARL: غیرایستا بودن محیط
  • 16. روش های همکاری در MARL
  • 17. روش های رقابتی در MARL
  • 18. یادگیری تقویتی در سیستم های با عامل های مستقل
  • 19. یادگیری تقویتی در سیستم های با عامل های متمرکز
  • 20. مدل های عامل های مشترک (CTDE)
  • 21. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل های یادگیرنده (MADDPG)
  • 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر جداسازی سیاست ها
  • 23. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل های با حافظه
  • 24. کاربرد MARL در بهینه سازی فرآیندهای پزشکی
  • 25. مدل سازی تشخیص بیماری با MARL
  • 26. مدیریت درمان بیماران مزمن با MARL
  • 27. تخصیص منابع درمانی با MARL
  • 28. زمان بندی عمل های جراحی با MARL
  • 29. بهینه سازی دوز دارو با MARL
  • 30. تشخیص زودهنگام اپیدمی ها با MARL
  • 31. مدیریت بحران های بهداشتی با MARL
  • 32. سیستم های پشتیبان تصمیم گیری در پزشکی
  • 33. مدل سازی تصمیم گیری بالینی با MARL
  • 34. تحلیل ریسک در مداخلات پزشکی با MARL
  • 35. بهینه سازی پروتکل های درمانی با MARL
  • 36. یادگیری تقویتی برای ربات های جراح
  • 37. مدل سازی تعامل ربات و جراح با MARL
  • 38. تکمیل خودکار پرونده های پزشکی با MARL
  • 39. پیش بینی پاسخ بیمار به درمان با MARL
  • 40. شخصی سازی درمان با استفاده از MARL
  • 41. مدل سازی تعاملات تیم مراقبت های بهداشتی
  • 42. آموزش تیم های پزشکی با استفاده از شبیه سازی MARL
  • 43. ارزیابی عملکرد تیم های پزشکی با MARL
  • 44. طراحی پروتکل های ارتباطی تیم پزشکی
  • 45. تحلیل تصمیم گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 46. نظریه اطلاعات و کاربرد آن در پزشکی
  • 47. فیلتر کالمن و کاربرد آن در مدل سازی پویا
  • 48. مدل های پیش بینی سری های زمانی در پزشکی
  • 49. تحلیل بقا و کاربرد آن در مطالعات بالینی
  • 50. یادگیری ماشین در تحلیل داده های ژنومیک
  • 51. یادگیری عمیق در پردازش تصاویر پزشکی
  • 52. شبکه های مولد تخاصمی (GAN) در تولید داده های پزشکی
  • 53. یادگیری انتقالی در حوزه سلامت
  • 54. پردازش زبان طبیعی در تحلیل متون پزشکی
  • 55. استخراج اطلاعات از پرونده های الکترونیک سلامت
  • 56. مدل سازی پیشرفت بیماری با یادگیری ماشین
  • 57. پیش بینی عوارض جانبی داروها با یادگیری ماشین
  • 58. بهینه سازی استراتژی های غربالگری بیماری
  • 59. تحلیل عوامل خطر بیماری با یادگیری ماشین
  • 60. کاربرد هوش مصنوعی در کشف دارو
  • 61. مدل سازی واکنش های ایمنی با یادگیری ماشین
  • 62. یادگیری تقویتی در اکتشاف فضاهای دارویی
  • 63. بهینه سازی آزمایشات بالینی با MARL
  • 64. مدیریت زنجیره تامین دارو با MARL
  • 65. پیش بینی تقاضا برای خدمات درمانی
  • 66. مدل سازی رفتار بیمار و تعامل با سیستم سلامت
  • 67. تحلیل رفتار تیمی در محیط های شبیه سازی شده
  • 68. ارزیابی تأثیر آموزش بر عملکرد تیم پزشکی
  • 69. بهینه سازی فرآیندهای اداری در بیمارستان ها
  • 70. مدیریت صف انتظار بیماران با MARL
  • 71. بهینه سازی برنامه ریزی کارکنان درمانی
  • 72. تحلیل تأثیر سیاست های سلامت بر نتایج درمانی
  • 73. مدل سازی اپیدمی های بیماری های عفونی
  • 74. پیش بینی شیوع بیماری های فصلی
  • 75. مدیریت منابع در زمان بحران های بهداشتی
  • 76. طراحی سیستم های هشدار اولیه بیماری
  • 77. تحلیل داده های حسگرهای پوشیدنی برای پایش سلامت
  • 78. یادگیری تقویتی برای دستگاه های پزشکی هوشمند
  • 79. بهینه سازی پارامترهای دستگاه های تنفس مصنوعی
  • 80. مدیریت بیماری های مزمن با دستگاه های خودکار
  • 81. کاربرد MARL در توانبخشی هوشمند
  • 82. طراحی پروتزهای هوشمند با قابلیت یادگیری
  • 83. مدل سازی تعامل انسان و ربات در مراقبت های بهداشتی
  • 84. یادگیری تقویتی در تشخیص زودهنگام اختلالات عصبی
  • 85. تحلیل الگوهای خواب با استفاده از یادگیری ماشین
  • 86. پیش بینی ریسک افتادن در سالمندان
  • 87. مدل سازی پیشرفت بیماری آلزایمر
  • 88. کاربرد MARL در بهینه سازی درمان سرطان
  • 89. مدل سازی تعاملات سلولی در تومورها
  • 90. یادگیری تقویتی در طراحی واکسن
  • 91. تحلیل داده های حاصل از مطالعات اپیدمیولوژیک
  • 92. مدل سازی انتقال بیماری های مقاربتی
  • 93. بهینه سازی برنامه های سلامت عمومی
  • 94. ارزیابی اثربخشی مداخلات بهداشتی
  • 95. مدیریت پایگاه داده های سلامت با هوش مصنوعی
  • 96. امنیت داده های پزشکی و حریم خصوصی
  • 97. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
  • 98. چارچوب های قانونی برای کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
  • 99. ملاحظات شرعی در تصمیم گیری های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 100. سازگاری با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در حوزه 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.