سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف الگوریتم‌های ضرب ماتریس با یادگیری تقویتی عمیق

کتاب کشف الگوریتم‌های ضرب ماتریس با یادگیری تقویتی 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف الگوریتم‌های ضرب ماتریس با یادگیری تقویتی عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ضرب ماتریس و پیچیدگی محاسباتی آن
  • 2. نمایش جبری و محاسباتی ضرب ماتریس
  • 3. الگوریتم استاندارد ضرب ماتریس و تحلیل پیچیدگی
  • 4. نیاز به الگوریتم‌های کارآمدتر در محاسبات علمی
  • 5. محدودیت‌های الگوریتم‌های سنتی در مقیاس بزرگ
  • 6. معرفی یادگیری تقویتی (RL) برای حل مسائل بهینه‌سازی
  • 7. مبانی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 8. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 9. تابع ارزش و تابع بهینه سیاست
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 11. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 13. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 14. Deep Q-Networks (DQN)
  • 15. Actor-Critic Methods
  • 16. مقدمه‌ای بر AlphaTensor و هدف آن
  • 17. چالش‌های کشف الگوریتم‌های ضرب ماتریس
  • 18. مدل‌سازی کشف الگوریتم به عنوان یک مسئله RL
  • 19. ساختار فضای حالت در AlphaTensor
  • 20. تعریف فضای عمل در AlphaTensor
  • 21. طراحی تابع پاداش برای AlphaTensor
  • 22. استفاده از شبکه‌های عصبی برای نمایش سیاست
  • 23. معماری شبکه عصبی در AlphaTensor
  • 24. آموزش عامل RL با استفاده از شبیه‌ساز
  • 25. بهینه‌سازی پارامترهای شبکه عصبی
  • 26. تکنیک‌های نمونه‌برداری و تجربه بازپخش (Replay Buffer)
  • 27. یادگیری سیاست‌های اکتشافی (Exploration Policies)
  • 28. کاربرد یادگیری تقویتی در کشف ساختارهای جبری
  • 29. رابطه بین ضرب ماتریس و نمایش‌های چندخطی
  • 30. کشف الگوهای جدید در ضرب ماتریس
  • 31. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سخت‌افزارهای خاص
  • 32. ارزیابی الگوریتم‌های کشف شده با معیارهای استاندارد
  • 33. مقایسه با الگوریتم‌های پیشین مانند Strassen
  • 34. بررسی محدودیت‌های اندازه ماتریس در AlphaTensor
  • 35. کاربرد AlphaTensor در ابعاد بزرگتر
  • 36. چالش‌های آموزش در فضاهای حالت/عمل بزرگ
  • 37. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای حالت
  • 38. روش‌های بهبود پاداش و گرادیان
  • 39. همگرایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 40. پایداری فرآیند آموزش
  • 41. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در کشف الگوریتم
  • 42. کاربرد یادگیری تقویتی در سایر مسائل جبری
  • 43. کشف الگوریتم برای ضرب ماتریس‌های خاص (مانند متقارن)
  • 44. بهینه‌سازی ضرب ماتریس در مقیاس توزیع‌شده
  • 45. تحلیل پیچیدگی محاسباتی الگوریتم‌های کشف شده
  • 46. اثبات صحت الگوریتم‌های جدید
  • 47. مروری بر پیشرفت‌های اخیر در زمینه RL برای کشف الگوریتم
  • 48. محدودیت‌های رویکرد فعلی AlphaTensor
  • 49. راه‌های گسترش AlphaTensor به مسائل پیچیده‌تر
  • 50. کاربرد در رمزنگاری و محاسبات علمی
  • 51. ارتباط با نظریه پیچیدگی محاسباتی
  • 52. اصول یادگیری عمیق در نمایش‌های جبری
  • 53. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) در نمایش‌های جبری
  • 54. استفاده از GNNs در AlphaTensor
  • 55. بهینه‌سازی معماری GNN برای مسئله ضرب ماتریس
  • 56. آموزش GNN ها برای کشف ساختارهای بهینه
  • 57. ارزیابی GNN های آموزش دیده
  • 58. مقایسه GNN ها با شبکه‌های کانولوشنال در این زمینه
  • 59. پیاده‌سازی AlphaTensor با استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 60. TensorFlow و PyTorch در AlphaTensor
  • 61. مدیریت منابع محاسباتی برای آموزش AlphaTensor
  • 62. موازی‌سازی و توزیع آموزش
  • 63. مدل‌سازی پاداش با توابع پیچیده‌تر
  • 64. بهبود تابع پاداش با دانش پیشین
  • 65. استفاده از جستجوی تصادفی در فضای پارامترها
  • 66. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 67. تکنیک‌های حل مشکل پاداش پراکنده
  • 68. کاربرد در کشف الگوریتم‌های ضرب تانسور
  • 69. چالش‌های ضرب تانسور نسبت به ضرب ماتریس
  • 70. مدل‌سازی مسئله ضرب تانسور برای RL
  • 71. بررسی کاربردهای عملی الگوریتم‌های کشف شده
  • 72. تاثیر بر سرعت محاسبات در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 73. کاربرد در پردازش تصویر و بینایی ماشین
  • 74. کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 75. نقش یادگیری تقویتی در تسریع تحقیقات علمی
  • 76. پتانسیل AlphaTensor برای کشف الگوریتم‌های جدید
  • 77. آینده یادگیری تقویتی در کشف الگوریتم‌های ریاضی
  • 78. چالش‌های نظری و عملی در این حوزه
  • 79. مروری بر مقالات مرتبط با AlphaTensor
  • 80. نکات کلیدی در پیاده‌سازی AlphaTensor
  • 81. نکات کلیدی در طراحی تابع پاداش
  • 82. نکات کلیدی در انتخاب معماری شبکه عصبی
  • 83. راهنمای گام به گام برای شروع با AlphaTensor
  • 84. مثال‌های کاربردی از استفاده AlphaTensor
  • 85. تفسیر نتایج AlphaTensor
  • 86. محدودیت‌های فعلی و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
  • 87. اصول یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 88. کاربرد یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در کشف الگوریتم
  • 89. مقایسه رویکردهای مدل-آزاد و مدل-مبنا
  • 90. بهینه‌سازی الگوریتم‌های موجود با RL
  • 91. کشف الگوریتم‌های ضرب ماتریس با بازدهی انرژی کمتر
  • 92. ارزیابی الگوریتم‌های کشف شده بر اساس معیارهای مختلف
  • 93. استانداردهای ارزیابی الگوریتم‌های ضرب ماتریس
  • 94. مفاهیم پایه در نظریه اعداد و جبر خطی مرتبط
  • 95. نقش معادلات دیوفانتی در نمایش‌های جبری
  • 96. ارتباط با الگوریتم‌های فاکتورگیری اعداد
  • 97. کاربرد در رمزنگاری مبتنی بر ماتریس
  • 98. ملاحظات امنیتی در الگوریتم‌های ضرب ماتریس
  • 99. اهمیت سرعت در محاسبات رمزنگاری
  • 100. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای معماری‌های سخت‌افزاری نوین

📚 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.