سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی چندعامله: یک رویکرد یکپارچه برای تشخیص تصویر

کتاب شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی چندعامله: یک رویکرد یکپارچه برای تشخیص تصویر

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 شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی چندعامله: یک رویکرد یکپارچه برای تشخیص تصویر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های تشخیص تصویر مشارکتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری عمیق در تشخیص تصویر
  • 2. معماری‌های کلیدی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها برای تشخیص تصویر
  • 4. آماده‌سازی مجموعه داده‌های تصویری
  • 5. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 6. بهینه‌سازها و الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
  • 7. تنظیم هایپرپارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 8. ارزیابی مدل‌های تشخیص تصویر
  • 9. متریک‌های ارزیابی عملکرد مدل
  • 10. کاهش بیش‌برازش (Overfitting) و راه‌های مقابله
  • 11. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 13. کاربرد RNN در پردازش دنباله‌های تصویری
  • 14. شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
  • 15. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنال-بازگشتی (CRNN)
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 18. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 19. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 20. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 21. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 22. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 23. یادگیری تفاوتی (TD Learning)
  • 24. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 25. یادگیری SARSA
  • 26. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 27. Actor-Critic Methods
  • 28. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 29. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 30. Deep Q-Networks (DQN)
  • 31. Double DQN
  • 32. Dueling DQN
  • 33. Prioritized Experience Replay
  • 34. Policy Gradients with Deep Networks
  • 35. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 36. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 37. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 38. مفاهیم و چالش‌های MARL
  • 39. مدل‌های همکاری در MARL
  • 40. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 41. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 42. هماهنگی عامل‌ها در محیط‌های مشترک
  • 43. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 44. یادگیری تقویتی برای تشخیص تصویر با چندین عامل
  • 45. کاربرد MARL در سیستم‌های بینایی ماشین
  • 46. سیستم‌های نظارتی هوشمند با MARL
  • 47. تحلیل و تفسیر تصاویر ماهواره‌ای با MARL
  • 48. تشخیص و ردیابی اشیاء در تصاویر با MARL
  • 49. فشرده‌سازی و بازسازی تصویر با شبکه‌های عصبی
  • 50. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای تولید تصویر
  • 51. کاربرد GAN در افزایش داده‌های تصویری
  • 52. تشخیص ناهنجاری در تصاویر با استفاده از GAN
  • 53. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 54. روش‌های LIME و SHAP
  • 55. تشخیص تصویر در شرایط کم‌نور
  • 56. تشخیص تصویر در حضور نویز
  • 57. تشخیص تصویر با داده‌های محدود (Few-Shot Learning)
  • 58. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تشخیص تصویر
  • 59. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 60. بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرا بر روی دستگاه‌های محدود
  • 61. تشخیص تصویر در زمان واقعی (Real-time)
  • 62. پردازش ویدئو با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 63. تشخیص و ردیابی چهره در تصاویر
  • 64. تحلیل احساسات از روی تصاویر چهره
  • 65. تشخیص بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی
  • 66. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش تصاویر صنعتی
  • 67. تشخیص عیوب در محصولات تولیدی
  • 68. سیستم‌های خودران و کاربرد تشخیص تصویر
  • 69. تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی
  • 70. برنامه‌ریزی مسیر برای ربات‌های متحرک
  • 71. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای ناوبری ربات‌ها
  • 72. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات‌های صنعتی
  • 73. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع شده با MARL
  • 74. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های سنسوری با MARL
  • 75. کاربرد MARL در شبیه‌سازی و تحلیل سیستم‌های پیچیده
  • 76. مدل‌سازی رفتار عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 77. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه
  • 78. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی سازگار با ارزش‌های اسلامی
  • 79. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در سامانه‌های آموزشی
  • 80. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از داده‌های تصویری
  • 81. پیاده‌سازی مدل‌ها با استفاده از فریم‌ورک‌های رایج (TensorFlow, PyTorch)
  • 82. نکات کاربردی در آموزش و استقرار مدل‌های تشخیص تصویر
  • 83. آینده پژوهی در حوزه شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی
  • 84. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 85. تحلیل و پیش‌بینی روندها در داده‌های تصویری با MARL
  • 86. تشخیص الگوهای پیچیده در تصاویر علمی
  • 87. بهبود دقت تشخیص تصویر با ترکیب روش‌ها
  • 88. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل تصاویر ژئوفیزیکی
  • 89. مدل‌سازی رفتار سیستم‌های زیست‌محیطی با MARL
  • 90. تشخیص و طبقه‌بندی گونه‌های جانوری و گیاهی
  • 91. استفاده از MARL در مدیریت منابع آبی
  • 92. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل تصاویر معماری
  • 93. طراحی و بهینه‌سازی سازه‌ها با استفاده از MARL
  • 94. بهبود کیفیت تصاویر دیجیتال با شبکه‌های عصبی
  • 95. تکنیک‌های فشرده‌سازی تصویر با حفظ کیفیت
  • 96. کاربرد MARL در آموزش ربات‌های خانگی
  • 97. تشخیص و پیش‌بینی حوادث طبیعی با تصاویر ماهواره‌ای
  • 98. مدل‌سازی و تحلیل رفتار جمعیت با MARL
  • 99. تشخیص و طبقه‌بندی انواع خاک با تصاویر ماهواره‌ای
  • 100. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل تصاویر نجومی

📚 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.