اکسپرس 24
کتاب شبکه‌های عصبی بازگشتی برای یادگیری رفتار در سیستم‌های توزیع شده

کتاب شبکه‌های عصبی بازگشتی برای یادگیری رفتار در سیستم‌های توزیع شده

تگ‌ها: MARL RNN سیستم‌های توزیع شده شبکه‌های عصبی شبکه‌های عصبی بازگشتی عامل هوشمند هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری رفتار یادگیری ماشین

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 بازگشتی برای یادگیری رفتار در سیستم‌های توزیع شده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 2. معماری پایه‌ای شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 3. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 4. پس‌انتشار در زمان (Backpropagation Through Time)
  • 5. مشکل محوشدگی گرادیان در RNNهای ساده
  • 6. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 7. معماری LSTM: گیت ورودی، فراموشی و خروجی
  • 8. نحوه عملکرد گیت‌ها در LSTM
  • 9. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 10. مقایسه LSTM و GRU
  • 11. پیاده‌سازی RNN، LSTM و GRU با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 12. داده‌های سری زمانی و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 13. شناسایی الگوهای زمانی در داده‌ها
  • 14. مدل‌سازی توالی‌ها با شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 15. پیش‌بینی سری زمانی با RNN
  • 16. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 17. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 18. مدل‌سازی زبان با RNN
  • 19. ترجمه ماشینی آماری با RNN
  • 20. تولید متن با RNN
  • 21. تحلیل احساسات با RNN
  • 22. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER) با RNN
  • 23. کاربرد RNN در تشخیص گفتار
  • 24. مدل‌سازی آکوستیک با RNN
  • 25. تشخیص کلمه با RNN
  • 26. کاربرد RNN در بینایی ماشین
  • 27. تشخیص اشیاء با RNN
  • 28. توصیف تصویر با RNN
  • 29. تشخیص فعالیت در ویدئو با RNN
  • 30. بازسازی دنباله‌های ویدئویی با RNN
  • 31. مدل‌سازی رفتار در سیستم‌های توزیع شده
  • 32. مفهوم سیستم‌های توزیع شده
  • 33. چالش‌های یادگیری رفتار در سیستم‌های توزیع شده
  • 34. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها با RNN
  • 35. یادگیری استراتژی‌های هماهنگی با RNN
  • 36. شبیه‌سازی سیستم‌های توزیع شده با RNN
  • 37. تحلیل پویایی سیستم‌های توزیع شده
  • 38. پیش‌بینی خرابی در سیستم‌های توزیع شده
  • 39. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های توزیع شده
  • 40. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توزیع شده با RNN
  • 41. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) در سیستم‌های توزیع شده
  • 42. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای ورودی‌های مکانی
  • 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای استخراج ویژگی‌های مکانی-زمانی
  • 44. ترکیب CNN و RNN برای وظایف پیچیده
  • 45. شبکه‌های عصبی کانولوشنی سه‌بعدی (3D CNN)
  • 46. پردازش داده‌های حجمی با RNN
  • 47. مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده با RNN
  • 48. تحلیل گراف با شبکه‌های عصبی بازگشتی (GNN)
  • 49. کاربرد GNN در سیستم‌های توزیع شده
  • 50. یادگیری نمایش‌های برداری برای گره‌ها و یال‌ها
  • 51. مدل‌سازی انتشار اطلاعات در شبکه‌ها
  • 52. شناسایی خوشه‌ها و ساختار در شبکه‌ها
  • 53. پیش‌بینی پیوند در شبکه‌ها
  • 54. کاربرد RNN در سیستم‌های توزیع شده مقاوم
  • 55. طراحی مکانیزم‌های تحمل خطا با RNN
  • 56. یادگیری سیاست‌های بازیابی خطا
  • 57. مدل‌سازی رفتار عامل‌ها در حضور اختلال
  • 58. تکنیک‌های خودسازمان‌دهی در سیستم‌های توزیع شده
  • 59. یادگیری توزیع شده و فدرال
  • 60. کاربرد RNN در امنیت سیستم‌های توزیع شده
  • 61. تشخیص حملات سایبری با RNN
  • 62. مدل‌سازی رفتار مهاجمان
  • 63. یادگیری سیاست‌های دفاعی
  • 64. کاربرد RNN در مدیریت منابع سیستم‌های توزیع شده
  • 65. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 66. پیش‌بینی بار کاری
  • 67. مدل‌سازی کیفیت خدمات (QoS)
  • 68. شبکه‌های عصبی برای یادگیری دینامیک سیستم
  • 69. مدل‌سازی فضای حالت سیستم
  • 70. یادگیری دینامیک‌های پیچیده
  • 71. شبیه‌سازی رفتار سیستم تحت شرایط مختلف
  • 72. کاربرد RNN در کشف دانش از داده‌های سیستم‌های توزیع شده
  • 73. استخراج قوانین انجمنی
  • 74. شناسایی الگوهای پنهان
  • 75. مدل‌سازی رفتار کاربران در پلتفرم‌ها
  • 76. یادگیری توصیه‌گرها با RNN
  • 77. مدل‌سازی تاریخچه تعاملات کاربر
  • 78. شخصی‌سازی تجربه‌ها
  • 79. کاربرد RNN در پردازش داده‌های سنسور در سیستم‌های توزیع شده
  • 80. فیلترینگ و کاهش نویز داده‌های سنسور
  • 81. تشخیص رویدادها از جریان داده‌های سنسور
  • 82. مدل‌سازی الگوهای فضایی-زمانی داده‌های سنسور
  • 83. کاربرد RNN در رباتیک توزیع شده
  • 84. هماهنگی ربات‌ها
  • 85. یادگیری وظایف مشترک
  • 86. مدل‌سازی محیط‌های پویا
  • 87. پردازش زبان طبیعی برای تعامل با سیستم‌های توزیع شده
  • 88. ساخت رابط‌های کاربری مبتنی بر زبان طبیعی
  • 89. تحلیل گزارش‌های سیستمی
  • 90. استفاده از RNN برای درک دستورات پیچیده
  • 91. ارزیابی عملکرد مدل‌های RNN
  • 92. متریک‌های دقت، بازیابی و F1-Score
  • 93. تحلیل خطا و شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 94. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 95. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 96. کاربرد RNN در یادگیری عمیق توضیحی (XAI)
  • 97. شناسایی ویژگی‌های مهم در تصمیم‌گیری مدل
  • 98. تفسیر پویایی‌های آموخته شده
  • 99. ارائه توضیحات قابل فهم برای رفتار سیستم
  • 100. داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته در سیستم‌های توزیع 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.