سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله و شبکه‌های عصبی عمیق: راهکاری برای تشخیص تصویر هوشمند

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله و شبکه‌های عصبی عمیق: راهکاری برای تشخیص تصویر هوشمند

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 شبکه‌های عصبی عمیق: راهکاری برای تشخیص تصویر هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های تشخیص تصویر مشارکتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 3. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 4. عوامل در محیط‌های چندعامله
  • 5. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 6. ارتباطات بین عوامل
  • 7. هماهنگی و همکاری عوامل
  • 8. رقابت و تضاد منافع بین عوامل
  • 9. یادگیری مبتنی بر عامل منفرد
  • 10. یادگیری تقویتی عمیق
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 14. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تشخیص تصویر
  • 15. مقدمه‌ای بر تشخیص تصویر
  • 16. پردازش اولیه تصاویر برای تشخیص
  • 17. استخراج ویژگی در تصاویر
  • 18. طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق
  • 19. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 20. تقسیم‌بندی معنایی تصاویر
  • 21. تشخیص چهره و ویژگی‌های آن
  • 22. تشخیص الگوهای پیچیده در تصاویر
  • 23. کاربرد تشخیص تصویر در سیستم‌های هوشمند
  • 24. کاربرد تشخیص تصویر در پزشکی
  • 25. کاربرد تشخیص تصویر در صنعت
  • 26. کاربرد تشخیص تصویر در امنیت
  • 27. کاربرد تشخیص تصویر در کشاورزی
  • 28. کاربرد تشخیص تصویر در ناوبری خودکار
  • 29. کاربرد تشخیص تصویر در رباتیک
  • 30. کاربرد تشخیص تصویر در تحلیل رسانه‌های اجتماعی
  • 31. تعاملات پیچیده در محیط‌های چندعامله
  • 32. استراتژی‌های یادگیری برای عوامل
  • 33. یادگیری مشارکتی در محیط‌های چندعامله
  • 34. یادگیری رقابتی در محیط‌های چندعامله
  • 35. یادگیری تقویتی عمیق برای عوامل
  • 36. یادگیری تقویتی عمیق با مشاهده محدود
  • 37. یادگیری تقویتی عمیق با پاداش پراکنده
  • 38. یادگیری تقویتی عمیق با حافظه بلندمدت
  • 39. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در تشخیص تصویر
  • 40. شبکه‌های مولد تخاصمی برای افزایش داده
  • 41. کاربرد GANs در تولید تصاویر مصنوعی
  • 42. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در تشخیص تصویر
  • 43. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 44. کاربرد یادگیری انتقال در حوزه‌های کم‌داده
  • 45. تشخیص ناهنجاری در تصاویر
  • 46. تشخیص ناهنجاری در داده‌های صنعتی
  • 47. تشخیص ناهنجاری در تصاویر پزشکی
  • 48. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 49. یادگیری چندوظیفه‌ای برای تشخیص و تقسیم‌بندی
  • 50. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر
  • 51. تکنیک‌های منظم‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 52. روش‌های تنظیم فراپارامترها
  • 53. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص تصویر
  • 54. معیارهای ارزیابی دقت، بازیابی و F1
  • 55. تحلیل حساسیت و ویژگی
  • 56. تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص تصویر
  • 57. روش‌های توضیح‌دهی پیش‌بینی مدل‌ها
  • 58. کاربرد تفسیرپذیری در سیستم‌های حیاتی
  • 59. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر توافق
  • 60. یادگیری تقویتی با هماهنگی مبتنی بر اعتماد
  • 61. یادگیری تقویتی با استراتژی‌های غیرفعال
  • 62. یادگیری تقویتی با استراتژی‌های فعال
  • 63. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری در زمان واقعی
  • 64. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی منابع
  • 65. مدل‌سازی رفتار عامل در محیط‌های پویا
  • 66. پیش‌بینی رفتار عامل‌های دیگر
  • 67. یادگیری تقویتی با مدل‌سازی صریح محیط
  • 68. یادگیری تقویتی بدون مدل محیط (Model-free)
  • 69. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-based)
  • 70. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 71. یادگیری تقویتی ترکیبی (Actor-Critic)
  • 72. یادگیری تقویتی عمیق با معماری‌های پیچیده
  • 73. شبکه‌های عصبی گرافی (GNNs) در محیط‌های چندعامله
  • 74. کاربرد GNNs در مدل‌سازی روابط بین عوامل
  • 75. کاربرد GNNs در تشخیص تصویر با ساختار
  • 76. پردازش زبان طبیعی و تشخیص تصویر
  • 77. ادغام اطلاعات چندوجهی (Multimodal Fusion)
  • 78. تشخیص تصویر با استفاده از متن
  • 79. تشخیص تصویر با استفاده از صدا
  • 80. اخلاق در هوش مصنوعی و تشخیص تصویر
  • 81. سوگیری در داده‌های تشخیص تصویر
  • 82. مقابله با سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 83. حریم خصوصی در جمع‌آوری و استفاده از تصاویر
  • 84. امنیت مدل‌های تشخیص تصویر در برابر حملات
  • 85. مقاومت مدل‌ها در برابر اختلالات (Adversarial Attacks)
  • 86. تکنیک‌های دفاع در برابر حملات تخاصمی
  • 87. یادگیری تقویتی برای مقابله با حملات تخاصمی
  • 88. تشخیص تصویر و حاکمیت داده
  • 89. استانداردهای داده در حوزه تشخیص تصویر
  • 90. چارچوب‌های قانونی حفاظت از داده‌ها
  • 91. کاربرد تشخیص تصویر در پایش محیط زیست
  • 92. تشخیص آلودگی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای
  • 93. پایش تغییرات اقلیمی با تحلیل تصاویر
  • 94. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 95. تشخیص ترافیک با استفاده از دوربین‌ها
  • 96. مدیریت هوشمند ترافیک شهری
  • 97. کاربرد تشخیص تصویر در ربات‌های خانگی
  • 98. تشخیص موانع و اشیاء در محیط خانه
  • 99. تعامل ربات با انسان بر اساس تشخیص تصویر
  • 100. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات‌های هوشمند

📚 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.