اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی شبکه‌های کانولوشنی برای یادگیری سیاست در محیط‌های پویا

کتاب بهینه‌سازی شبکه‌های کانولوشنی برای یادگیری سیاست در محیط‌های پویا

تگ‌ها: CNN MARL بهینه‌سازی شبکه‌های کانولوشنی شبکه‌های عصبی کانولوشنی محیط‌های پویا هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری سیاست یادگیری عمیق

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 بهینه‌سازی شبکه‌های کانولوشنی برای یادگیری سیاست در محیط‌های پویا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 2. مبانی یادگیری عمیق
  • 3. ساختار لایه‌های کانولوشنی
  • 4. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. لایه‌های Pooling و کاهش ابعاد
  • 6. لایه‌های Fully Connected
  • 7. آموزش شبکه‌های کانولوشنی: گرادیان کاهشی
  • 8. تابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 9. تنظیم نرخ یادگیری
  • 10. روش‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 11. بایاس در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 13. معماری‌های پایه CNN: LeNet-5
  • 14. معماری‌های پایه CNN: AlexNet
  • 15. معماری‌های پایه CNN: VGGNet
  • 16. معماری‌های پایه CNN: GoogLeNet (Inception)
  • 17. معماری‌های پایه CNN: ResNet
  • 18. شبکه‌های کانولوشنی و تشخیص اشیاء
  • 19. شبکه‌های کانولوشنی و بخش‌بندی تصاویر
  • 20. شبکه‌های کانولوشنی و تولید تصاویر
  • 21. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 22. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 23. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 24. تابع پاداش و سیاست
  • 25. ارزش حالت و ارزش عمل
  • 26. الگوریتم‌های ارزش‌گذاری: Bellman Equation
  • 27. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 28. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 29. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 30. مقدمه‌ای بر محیط‌های پویا
  • 31. مشخصات محیط‌های پویا
  • 32. تغییرپذیری در محیط‌های پویا
  • 33. مدل‌سازی محیط‌های پویا
  • 34. روش‌های یادگیری سیاست در محیط‌های پویا
  • 35. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از گرادیان سیاست
  • 36. پیاده‌سازی Policy Gradients
  • 37. روش‌های Actor-Critic
  • 38. الگوریتم A2C
  • 39. الگوریتم A3C
  • 40. الگوریتم DDPG
  • 41. یادگیری در محیط‌های با فضای حالت پیوسته
  • 42. یادگیری در محیط‌های با فضای عمل پیوسته
  • 43. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در RL
  • 44. روش‌های یادگیری چندعاملی (Multi-Agent RL)
  • 45. کاربرد DRL در کنترل رباتیک
  • 46. کاربرد DRL در بازی‌ها
  • 47. کاربرد DRL در بهینه‌سازی منابع
  • 48. کاربرد DRL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. کاربرد DRL در شبکه‌های مخابراتی
  • 50. کاربرد DRL در مدیریت ترافیک
  • 51. کاربرد DRL در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 52. کاربرد DRL در سیستم‌های مالی اسلامی (با رعایت چارچوب)
  • 53. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 54. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
  • 55. شبکه‌های LSTM برای سری‌های زمانی
  • 56. شبکه‌های GRU برای سری‌های زمانی
  • 57. ترکیب CNN و RNN برای تحلیل ویدئو
  • 58. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • 59. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 60. تنظیم ابرپارامترها برای مدل‌های DRL
  • 61. ارزیابی عملکرد مدل در محیط‌های پویا
  • 62. استراتژی‌های تدافعی در محیط‌های پویا
  • 63. استراتژی‌های تهاجمی در محیط‌های پویا
  • 64. یادگیری انطباقی در محیط‌های متغیر
  • 65. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط‌های پویا
  • 66. روش‌های یادگیری از تجربیات گذشته
  • 67. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در CNN
  • 68. انتقال یادگیری در RL
  • 69. آموزش با داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 70. اعتبارسنجی مدل در دنیای واقعی
  • 71. ملاحظات اخلاقی در یادگیری عمیق
  • 72. حریم خصوصی داده‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 73. امنیت شبکه‌های عصبی در برابر حملات
  • 74. شفافیت مدل‌های یادگیری عمیق
  • 75. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 76. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 77. استفاده از معماری‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 78. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 79. بهینه‌سازی حافظه در شبکه‌های عمیق
  • 80. تسریع محاسبات در شبکه‌های عمیق
  • 81. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU)
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 83. یادگیری با نظارت محدود (Semi-supervised Learning)
  • 84. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 85. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 86. کاهش ابعاد با PCA
  • 87. تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 88. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 89. کاربرد GANs در تولید داده
  • 90. بهینه‌سازی پارامترهای GANs
  • 91. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformers)
  • 92. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 93. کاربرد ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
  • 94. کاربرد ترنسفورمر در بینایی کامپیوتر
  • 95. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs)
  • 96. مدل‌سازی روابط در داده‌های گرافی
  • 97. کاربرد GNNs در شبکه‌های اجتماعی
  • 98. کاربرد GNNs در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 99. بهینه‌سازی معماری شبکه برای وظایف خاص
  • 100. معیارهای ارزیابی در محیط‌های پویا

📚 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.