کتاب کاربرد MARL در معماری‌های هوش مصنوعی توزیع شده برای سلامت

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 کاربرد MARL در معماری‌های هوش مصنوعی توزیع شده برای سلامت

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع اطلاعات پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی توزیع شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی توزیع‌شده در سامانه‌های سلامت
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی و اجزای مسئله تصمیم‌گیری متوالی
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله و تفاوت آن با RL تک‌عامله
  • 4. مدل‌سازی سامانه‌های سلامت به‌عنوان محیط‌های چندعامله
  • 5. فرمول‌بندی مسئله سلامت در قالب Multi-Agent Markov Decision Process
  • 6. مدل‌سازی محیط‌های سلامت با مشاهده‌پذیری جزئی و MA-POMDP
  • 7. عامل، حالت، مشاهده، عمل و پاداش در سامانه‌های پزشکی توزیع‌شده
  • 8. تعریف نقش‌ها و تخصص عامل‌ها در معماری هوش مصنوعی سلامت
  • 9. همکاری، رقابت و ائتلاف میان عامل‌های هوشمند پزشکی
  • 10. طراحی معماری متمرکز، غیرمتمرکز و توزیع‌شده برای MARL سلامت
  • 11. الگوهای ارتباط و تبادل اطلاعات میان عامل‌های پزشکی
  • 12. مدیریت اطلاعات ناقص، نامطمئن و ناهمگون میان عامل‌ها
  • 13. طراحی فضای حالت برای داده‌های چندوجهی پزشکی
  • 14. طراحی فضای عمل برای تصمیم‌گیری توزیع‌شده بالینی
  • 15. طراحی تابع پاداش برای اهداف بالینی و عملیاتی
  • 16. پاداش چندهدفه برای ایمنی بیمار، هزینه و کیفیت خدمات
  • 17. حل تعارض اهداف میان عامل‌های سلامت
  • 18. هماهنگی تصمیم‌ها میان عامل‌های تشخیص، پایش و درمان
  • 19. یادگیری همکاری‌محور در محیط‌های چندعامله پزشکی
  • 20. یادگیری رقابتی و مدل‌سازی عامل‌های متخاصم در سلامت
  • 21. مبانی Deep MARL برای سامانه‌های هوشمند پزشکی
  • 22. معماری Centralized Training و Decentralized Execution
  • 23. آموزش غیرمتمرکز عامل‌ها با سیاست‌های مستقل
  • 24. اشتراک‌گذاری سیاست و پارامتر میان عامل‌های توزیع‌شده
  • 25. روش‌های Value Decomposition در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. استفاده از QMIX برای هماهنگی عامل‌های سلامت
  • 27. روش‌های Actor-Critic چندعامله برای تصمیم‌گیری بالینی
  • 28. استفاده از MAPPO در معماری‌های چندعامله سلامت
  • 29. یادگیری سلسله‌مراتبی چندعامله برای سامانه‌های سلامت
  • 30. تقسیم وظایف میان عامل‌های محلی، منطقه‌ای و مرکزی
  • 31. یادگیری چندعامله برای تخصیص منابع پزشکی
  • 32. هماهنگی تخت، نیروی انسانی، تجهیزات و ظرفیت درمانی
  • 33. MARL برای مدیریت اورژانس و تریاژ هوشمند
  • 34. MARL برای زمان‌بندی و تخصیص منابع بیمارستانی
  • 35. MARL برای پایش توزیع‌شده علائم حیاتی بیماران
  • 36. هماهنگی عامل‌ها در سیستم‌های پایش بیمار از راه دور
  • 37. MARL برای تصمیم‌گیری در مراقبت‌های ویژه
  • 38. هماهنگی چندعامله در مدیریت بیماری‌های مزمن
  • 39. MARL برای تصمیم‌گیری درمانی شخصی‌سازی‌شده
  • 40. یادگیری چندعامله برای بیماری‌های چندعضوی و تصمیم‌گیری هماهنگ
  • 41. طراحی عامل‌های تخصصی برای بخش‌های مختلف مراقبت سلامت
  • 42. ادغام Electronic Health Records با معماری‌های چندعامله
  • 43. استفاده از داده‌های IoMT و پوشیدنی‌ها در محیط MARL
  • 44. پردازش و ادغام داده‌های چندوجهی سلامت در عامل‌ها
  • 45. مدیریت داده‌های Non-IID در محیط‌های توزیع‌شده پزشکی
  • 46. یادگیری فدرال و ارتباط آن با MARL در سلامت
  • 47. ترکیب Federated Learning و Federated MARL
  • 48. شخصی‌سازی سیاست عامل‌ها در محیط‌های ناهمگون پزشکی
  • 49. حفظ حریم خصوصی در تبادل اطلاعات و به‌روزرسانی‌های مدل
  • 50. Differential Privacy در یادگیری تقویتی چندعامله سلامت
  • 51. Secure Aggregation برای همکاری امن عامل‌ها
  • 52. مقابله با Model Poisoning و حملات خصمانه در MARL
  • 53. امنیت کانال‌های ارتباطی میان عامل‌های پزشکی
  • 54. اعتماد، اعتبارسنجی و تشخیص رفتار غیرعادی عامل‌ها
  • 55. قابلیت توضیح‌پذیری تصمیم‌های چندعامله در سلامت
  • 56. Human-in-the-Loop در تصمیم‌گیری پزشکی مبتنی بر MARL
  • 57. طراحی سازوکارهای Escalation برای واگذاری تصمیم به پزشک
  • 58. ایمنی، محدودیت‌های بالینی و Safe Reinforcement Learning
  • 59. اعمال قوانین و Constraints پزشکی در فضای عمل عامل‌ها
  • 60. مدیریت عدم قطعیت و ریسک در تصمیم‌گیری بالینی چندعامله
  • 61. طراحی شبیه‌ساز محیط سلامت برای آموزش عامل‌های MARL
  • 62. استفاده از Digital Twin در شبیه‌سازی سامانه‌های پزشکی توزیع‌شده
  • 63. طراحی سناریوهای آموزشی برای اورژانس، ICU و مراقبت از راه دور
  • 64. ساخت محیط آزمایشی MARL با PettingZoo و ابزارهای مشابه
  • 65. تعریف Baseline و مقایسه الگوریتم‌های MARL در سلامت
  • 66. معیارهای ارزیابی عملکرد عامل‌های پزشکی
  • 67. ارزیابی کیفیت هماهنگی، پایداری و همگرایی عامل‌ها
  • 68. ارزیابی Latency، Communication Overhead و مصرف منابع
  • 69. آزمون Robustness در برابر خرابی عامل‌ها و قطع ارتباط
  • 70. مقیاس‌پذیری معماری با افزایش بیمار، عامل و مرکز درمانی
  • 71. بهینه‌سازی ارتباطات میان عامل‌ها در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 72. طراحی پروتکل‌های ارتباطی کم‌هزینه برای MARL سلامت
  • 73. استفاده از Edge و Fog Computing در معماری چندعامله پزشکی
  • 74. هماهنگی Edge، Cloud و Hospital Data Center
  • 75. طراحی معماری توزیع‌شده برای تصمیم‌گیری بلادرنگ سلامت
  • 76. استانداردسازی تبادل اطلاعات پزشکی میان عامل‌ها
  • 77. ادغام معماری چندعامله با FHIR و داده‌های سلامت ساخت‌یافته
  • 78. مدیریت چرخه عمر مدل و سیاست‌های یادگیری عامل‌ها
  • 79. پایش و به‌روزرسانی مداوم عامل‌های MARL در محیط عملیاتی
  • 80. MLOps و عملیات‌پذیری برای سامانه‌های MARL سلامت
  • 81. مدیریت نسخه، آزمایش و استقرار سیاست‌های عامل‌ها
  • 82. طراحی معماری مقاوم در برابر خطا برای هوش مصنوعی سلامت
  • 83. مطالعه موردی معماری MARL برای هماهنگی اورژانس بیمارستانی
  • 84. مطالعه موردی MARL برای پایش توزیع‌شده بیماران
  • 85. مطالعه موردی Federated MARL برای مراقبت شخصی‌سازی‌شده
  • 86. مطالعه موردی MARL برای مدیریت منابع چند بیمارستان
  • 87. طراحی پروژه نهایی سامانه هوش مصنوعی توزیع‌شده مبتنی بر 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.