سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از آزمایشگاه تا بازار: نقش یادگیری تقویتی چندعامله در کشف دارو

کتاب از آزمایشگاه تا بازار: نقش یادگیری تقویتی چندعامله در کشف دارو

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 از آزمایشگاه تا بازار: نقش یادگیری تقویتی چندعامله در کشف دارو

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم بنیادی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و هدف‌گذاری
  • 5. مدل‌های حالت-عمل-پاداش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. یادگیری Q-learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 10. یادگیری بدون مدل
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 13. تعریف محیط‌های چندعامله
  • 14. مدل‌های بازی در MARL
  • 15. مفاهیم تعادل نش
  • 16. مدل‌های هماهنگی در MARL
  • 17. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 18. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 19. الگوریتم‌های پایه در MARL
  • 20. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 21. Actor-Critic در MARL
  • 22. Policy Gradients در MARL
  • 23. Cooperative MARL
  • 24. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 25. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 26. QMIX
  • 27. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 28. Competitive MARL
  • 29. Self-Play در MARL
  • 30. Adversarial MARL
  • 31. کاربرد MARL در کشف دارو
  • 32. مراحل کشف دارو
  • 33. نقش شبیه‌سازی در کشف دارو
  • 34. چالش‌های کشف دارو
  • 35. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در کشف دارو
  • 36. یادگیری عمیق در کشف دارو
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل داده‌های زیستی
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل توالی‌ها
  • 39. یادگیری تقویتی در طراحی مولکول
  • 40. مدل‌سازی مولکولی با یادگیری تقویتی
  • 41. تولید مولکول‌های جدید با یادگیری تقویتی
  • 42. هدف‌گذاری مولکولی با یادگیری تقویتی
  • 43. پیش‌بینی خواص مولکولی با یادگیری تقویتی
  • 44. بهینه‌سازی ساختار مولکولی با یادگیری تقویتی
  • 45. یادگیری تقویتی چندعامله در طراحی دارو
  • 46. طراحی مولکول با در نظر گرفتن اثرات جانبی
  • 47. طراحی مولکول برای اهداف درمانی خاص
  • 48. بهینه‌سازی دوز دارو با یادگیری تقویتی
  • 49. توسعه واکسن با استفاده از MARL
  • 50. کشف داروهای ترکیبی با MARL
  • 51. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با MARL
  • 52. پیش‌بینی برهم‌کنش دارو-هدف با MARL
  • 53. مدل‌سازی مسیرهای سیگنالینگ سلولی با MARL
  • 54. تحلیل داده‌های اُمیکس با MARL
  • 55. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید دارو با MARL
  • 56. یادگیری تقویتی در کشف داروهای ضد سرطان
  • 57. یادگیری تقویتی در کشف داروهای ضد ویروس
  • 58. یادگیری تقویتی در کشف داروهای قلبی-عروقی
  • 59. یادگیری تقویتی در کشف داروهای عصبی
  • 60. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در کشف دارو
  • 61. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در کشف دارو
  • 62. استانداردهای نظارتی در کشف دارو
  • 63. تأییدیه سازمان غذا و دارو
  • 64. اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 65. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 66. ملاحظات امنیتی داده‌ها در کشف دارو
  • 67. مدیریت داده‌های حجیم در پروژه‌های دارویی
  • 68. همکاری بین‌رشته‌ای در کشف دارو
  • 69. نقش متخصصان علوم زیستی
  • 70. نقش متخصصان هوش مصنوعی
  • 71. نقش متخصصان شیمی
  • 72. نقش متخصصان پزشکی
  • 73. آینده پژوهش در MARL برای کشف دارو
  • 74. پیشرفت‌های اخیر در MARL
  • 75. جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
  • 76. کاربردهای نوظهور MARL در علوم زیستی
  • 77. تأثیر MARL بر سرعت و هزینه کشف دارو
  • 78. نقش MARL در شخصی‌سازی درمان
  • 79. چالش‌های انتقال از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
  • 80. مطالعات موردی موفق در کشف دارو با MARL
  • 81. آینده داروسازی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 82. یادگیری تقویتی عمیق در کشف دارو
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 84. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 85. یادگیری تقویتی برای کشف داروهای نوظهور
  • 86. ملاحظات اقتصادی در پذیرش MARL
  • 87. آموزش و توسعه مهارت در حوزه MARL
  • 88. نقش دانشگاه‌ها در تربیت متخصصان
  • 89. پتانسیل MARL در حل چالش‌های بهداشتی جهانی
  • 90. نقش MARL در کاهش زمان توسعه دارو
  • 91. بررسی پیشرفت‌های اخیر در حوزه MARL
  • 92. مروری بر الگوریتم‌های پیشرفته MARL
  • 93. یادگیری تقویتی با توجه به محدودیت‌های منابع
  • 94. یادگیری تقویتی برای کشف داروهای مولکولی کوچک
  • 95. یادگیری تقویتی برای کشف داروهای بیولوژیک
  • 96. انتقال دانش در MARL برای کشف دارو
  • 97. یادگیری تقویتی مبتنی بر شواهد در کشف دارو
  • 98. بهینه‌سازی فرآیندهای بالینی با MARL
  • 99. پیش‌بینی پاسخ به درمان با MARL
  • 100. مدل‌سازی اپیدمی‌ها با MARL

📚 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.