اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در پیشبرد اکتشاف دارو

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در پیشبرد اکتشاف دارو

تگ‌ها: MARL for drug discovery اکتشاف دارو طراحی دارو با هوش مصنوعی مدل‌سازی مولکولی هوش مصنوعی برای کشف دارو هوش مصنوعی در داروسازی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین در پزشکی

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 در پیشبرد اکتشاف دارو

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. تعاملات بین عوامل
  • 5. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. فضای حالت و عمل
  • 7. توابع پاداش و جریمه
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 9. یادگیری Q
  • 10. یادگیری عمیق Q
  • 11. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 12. یادگیری Actor-Critic
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. انواع محیط‌های چندعامله
  • 15. محیط‌های همکارانه
  • 16. محیط‌های رقابتی
  • 17. محیط‌های مختلط
  • 18. چالش‌های MARL
  • 19. عدم سکون در محیط‌های چندعامله
  • 20. عدم قطعیت در مشاهدات
  • 21. مشکلات هماهنگی
  • 22. مشکلات مقیاس‌پذیری
  • 23. رویکردهای کلاسیک در MARL
  • 24. الف) روش‌های متمرکز (Centralized)
  • 25. ب) روش‌های غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 26. ج) روش‌های متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized-Decentralized)
  • 27. الگوریتم‌های متمرکز
  • 28. الگوریتم‌های غیرمتمرکز
  • 29. الگوریتم‌های متمرکز-غیرمتمرکز
  • 30. یادگیری Q در محیط‌های چندعامله
  • 31. تجمیع Q (Q-aggregation)
  • 32. یادگیری Q مشترک (Joint Q-learning)
  • 33. اتحاد Q (Q-Union)
  • 34. یادگیری Actor-Critic در محیط‌های چندعامله
  • 35. Actor-Critic متمرکز
  • 36. Actor-Critic غیرمتمرکز
  • 37. Actor-Critic متمرکز-غیرمتمرکز
  • 38. روش‌های مبتنی بر مدل در MARL
  • 39. یادگیری مبتنی بر مدل متمرکز
  • 40. یادگیری مبتنی بر مدل غیرمتمرکز
  • 41. یادگیری مبتنی بر مدل متمرکز-غیرمتمرکز
  • 42. روش‌های مبتنی بر بازی در MARL
  • 43. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها
  • 44. بازی‌های صفر و یک
  • 45. بازی‌های غیرصفر و یک
  • 46. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 47. کاربرد نظریه بازی‌ها در MARL
  • 48. مفاهیم پیشرفته در MARL
  • 49. یادگیری تقویتی با پاداش جزئی (Partial Reward RL)
  • 50. یادگیری تقویتی با ارتباطات (Communication RL)
  • 51. یادگیری تقویتی با همکاری (Cooperative RL)
  • 52. یادگیری تقویتی با رقابت (Competitive RL)
  • 53. یادگیری تقویتی با پاداش متقابل (Mutual Reward RL)
  • 54. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
  • 55. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 56. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 57. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 58. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 59. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 60. Mask-based MARL Algorithms
  • 61. Multi-Agent Reinforcement Learning with Graph Neural Networks
  • 62. تکنیک‌های پیشرفته در MARL
  • 63. یادگیری با تقلید (Imitation Learning) در MARL
  • 64. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 65. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مهندسی شده (Engineered Rewards)
  • 66. یادگیری تقویتی با نظارت (Supervised MARL)
  • 67. یادگیری تقویتی با تقویب (Reinforcement Learning with Shaping)
  • 68. کاربردهای MARL در اکتشاف دارو
  • 69. مدل‌سازی مولکولی با MARL
  • 70. پیش‌بینی خواص دارویی با MARL
  • 71. طراحی مولکول‌های جدید با MARL
  • 72. بهینه‌سازی مسیرهای سنتز دارویی با MARL
  • 73. مطالعات موردی از کاربرد MARL در اکتشاف دارو
  • 74. شبیه‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی با MARL
  • 75. شبیه‌سازی برهم‌کنش‌های دارو-هدف با MARL
  • 76. کشف اهداف دارویی جدید با MARL
  • 77. بهینه‌سازی دوز دارو با MARL
  • 78. چالش‌های عملیاتی MARL در اکتشاف دارو
  • 79. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 80. اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 81. تفسیرپذیری نتایج MARL
  • 82. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL برای مسائل بزرگ
  • 83. ملاحظات اخلاقی و نظارتی در کاربرد MARL
  • 84. اهمیت چارچوب‌های قانونی در توسعه دارو
  • 85. رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت ایران
  • 86. تطابق با مقررات بانک مرکزی در صورت استفاده از رمزارز
  • 87. ارزیابی ریسک و ایمنی مدل‌های MARL
  • 88. اهمیت دقت و قابلیت اطمینان مدل‌ها
  • 89. کاربرد MARL در کشف داروهای بیماری‌های خاص (موضوع حساس با رویکرد علمی)
  • 90. بررسی پیشرفت‌های اخیر در MARL برای اکتشاف دارو
  • 91. روندهای آینده در MARL و اکتشاف دارو
  • 92. ابزارها و چارچوب‌های نرم‌افزاری برای MARL
  • 93. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های MARL
  • 94. استفاده از تنسورفلو و پای‌تورچ برای MARL
  • 95. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 96. مثال‌های عملی از پیاده‌سازی MARL
  • 97. نکات پایانی و جمع‌بندی
  • 98. مسائل باز و تحقیقات آتی در MARL برای اکتشاف دارو
  • 99. اهمیت همکاری بین رشته‌ای در این حوزه
  • 100. مرور کلی بر مباحث مطرح شده

📚 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.