کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با هوش مصنوعی: رویکرد AlphaTensor

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 بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با هوش مصنوعی: رویکرد AlphaTensor

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. اصول یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده
  • 5. یادگیری نظارت نشده
  • 6. یادگیری نیمه نظارت شده
  • 7. یادگیری تقویتی
  • 8. مبانی یادگیری تقویتی
  • 9. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 10. عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش
  • 11. فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 12. عناصر MDP
  • 13. تابع پاداش
  • 14. تابع انتقال وضعیت
  • 15. فرمول بندی مسائل یادگیری تقویتی
  • 16. روش های مبتنی بر ارزش
  • 17. تابع ارزش وضعیت
  • 18. تابع ارزش عمل
  • 19. معادلات بلمن
  • 20. روش های مبتنی بر سیاست
  • 21. سیاست عامل
  • 22. بهینه سازی سیاست
  • 23. یادگیری تقویتی عمیق
  • 24. ترکیب یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی
  • 25. شبکه های عصبی عمیق
  • 26. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 27. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 28. شبکه های عصبی کوتاه مدت حافظه (LSTM)
  • 29. یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر ارزش
  • 30. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 31. بهبودهای DQN
  • 32. Double DQN
  • 33. Prioritized Experience Replay
  • 34. Dueling DQN
  • 35. یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر سیاست
  • 36. Actor-Critic Methods
  • 37. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 38. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 39. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 40. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 41. AlphaTensor: مقدمه و انگیزه
  • 42. حل مسائل پیچیده با یادگیری تقویتی
  • 43. بهینه سازی الگوریتم ها
  • 44. اهمیت بهینه سازی در محاسبات
  • 45. AlphaTensor: رویکرد جدید در بهینه سازی
  • 46. یادگیری تقویتی برای الگوریتم های ریاضی
  • 47. تکنیک های پیشرفته در AlphaTensor
  • 48. یادگیری از طریق جستجو و اکتشاف
  • 49. بهینه سازی اکتشاف در فضای جستجو
  • 50. نقش شبکه های عصبی در AlphaTensor
  • 51. معماری شبکه های عصبی AlphaTensor
  • 52. آموزش مدل های AlphaTensor
  • 53. داده ها و مجموعه های آموزشی
  • 54. فرآیند آموزش و تنظیم پارامترها
  • 55. ارزیابی عملکرد AlphaTensor
  • 56. معیارهای ارزیابی مدل های بهینه سازی
  • 57. مقایسه با روش های سنتی
  • 58. کاربردهای AlphaTensor
  • 59. بهینه سازی الگوریتم های ضرب ماتریس
  • 60. کاربردهای دیگر در حوزه محاسبات علمی
  • 61. فاکتورگیری ماتریس
  • 62. حل سیستم های معادلات خطی
  • 63. بهینه سازی در شبکه های عصبی
  • 64. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 65. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 66. اخلاق و ملاحظات در هوش مصنوعی
  • 67. مسئولیت پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 68. ایمنی و قابلیت اطمینان سیستم های هوش مصنوعی
  • 69. چالش های آینده در یادگیری تقویتی عمیق
  • 70. روند پژوهش در AlphaTensor
  • 71. توسعه و بسط AlphaTensor
  • 72. تاثیر AlphaTensor بر حوزه هوش مصنوعی
  • 73. کارگاه عملی: پیاده سازی الگوریتم های پایه
  • 74. کارگاه عملی: پیاده سازی DQN
  • 75. کارگاه عملی: پیاده سازی Actor-Critic
  • 76. کارگاه عملی: حل مسئله ساده با AlphaTensor
  • 77. نمونه های پیشرفته از AlphaTensor
  • 78. مطالعه موردی: بهینه سازی ضرب ماتریس های بزرگ
  • 79. مطالعه موردی: کاربرد در گرافیک کامپیوتری
  • 80. مطالعه موردی: کاربرد در سیستم های توصیه گر
  • 81. محدودیت های AlphaTensor
  • 82. آینده پژوهی: هوش مصنوعی مولد و یادگیری تقویتی
  • 83. آینده پژوهی: هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 84. آینده پژوهی: یادگیری تقویتی با پاداش های پراکنده
  • 85. آینده پژوهی: یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 86. آینده پژوهی: یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 87. جمع بندی و چشم انداز
  • 88. مروری بر مفاهیم کلیدی
  • 89. درس های آموخته شده از AlphaTensor
  • 90. راهنمایی برای پژوهش های آتی
  • 91. منابع تکمیلی و مطالعات بیشتر
  • 92. نکات پایانی برای دانشجویان

📚 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.