اکسپرس 24
کتاب اصول و مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای هوش مصنوعی پزشکی

کتاب اصول و مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای هوش مصنوعی پزشکی

تگ‌ها: MARL الگوریتم های یادگیری پزشکی هوشمند داده کاوی پزشکی سیستم های هوشمند پزشکی شبکه های عصبی هوش مصنوعی پزشکی هوش مصنوعی سلامت یادگیری تقویتی یادگیری چندعامله

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 اصول و مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای هوش مصنوعی پزشکی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت، عمل و پاداش
  • 5. مدل‌های مارکوف و فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 6. حل معادلات بلمن برای مسائل ساده
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 8. تابع ارزش و سیاست
  • 9. توابع Q و معادلات بلمن برای Q
  • 10. روش‌های تکرار ارزش
  • 11. روش‌های تکرار سیاست
  • 12. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 13. گرادیان سیاست
  • 14. روش‌های Monte Carlo
  • 15. روش‌های Temporal Difference (TD)
  • 16. SARSA و Q-Learning
  • 17. مقایسه SARSA و Q-Learning
  • 18. استفاده از توابع تقریب در یادگیری تقویتی
  • 19. شبکه‌های عصبی به عنوان تابع تقریب
  • 20. روش‌های Deep Q-Network (DQN)
  • 21. بهبود DQN: Double DQN، Dueling DQN، Prioritized Experience Replay
  • 22. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 23. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. مفاهیم کلیدی در MARL: همکاری، رقابت، ارتباط
  • 25. روش‌های هماهنگی در MARL: Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 26. روش‌های Value-Decomposition Network (VDN) و QMIX
  • 27. استفاده از MARL در تشخیص پزشکی
  • 28. مدل‌سازی تعامل پزشک و بیمار با MARL
  • 29. تشخیص بیماری با استفاده از MARL و داده‌های چندگانه
  • 30. پیش‌بینی پاسخ بیمار به درمان با MARL
  • 31. یادگیری تقویتی در تصویربرداری پزشکی
  • 32. بهینه‌سازی پروتکل‌های تصویربرداری با RL
  • 33. کاهش دوز تشعشع در تصویربرداری پزشکی با RL
  • 34. یادگیری تقویتی در رباتیک جراحی
  • 35. کنترل ربات‌های جراحی با RL
  • 36. بهبود دقت و کارایی جراحی با RL
  • 37. یادگیری تقویتی برای مدیریت بیماری‌های مزمن
  • 38. مدیریت دیابت با استفاده از RL
  • 39. مدیریت بیماری‌های قلبی با استفاده از RL
  • 40. یادگیری تقویتی در تجویز دارو
  • 41. بهینه‌سازی دوز دارو با RL
  • 42. پیش‌بینی عوارض جانبی دارو با RL
  • 43. استفاده از RL برای شخصی‌سازی درمان
  • 44. تطبیق درمان با ویژگی‌های فردی بیمار با RL
  • 45. بهینه‌سازی برنامه‌های توانبخشی با RL
  • 46. چالش‌های پیاده‌سازی RL در محیط‌های بالینی
  • 47. محدودیت‌های داده و مسائل ایمنی
  • 48. تفسیرپذیری و قابلیت اعتماد مدل‌های RL
  • 49. آینده یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی پزشکی
  • 50. ترکیب RL با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 51. استفاده از RL برای کشف داروهای جدید
  • 52. یادگیری تقویتی و اخلاق در پزشکی
  • 53. حفظ حریم خصوصی بیمار در استفاده از RL
  • 54. مسائل مربوط به سوگیری و انصاف در RL
  • 55. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های RL در پزشکی
  • 56. معیارهای ارزیابی عملکرد RL در محیط‌های پزشکی
  • 57. روش‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌های RL
  • 58. یادگیری انتقال در یادگیری تقویتی پزشکی
  • 59. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش RL
  • 60. استفاده از داده‌های واقعی برای آموزش RL
  • 61. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 62. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 63. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری
  • 64. روش‌های تخصیص پاداش در یادگیری تقویتی
  • 65. یادگیری تقویتی آفلاین
  • 66. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های تاریخی
  • 67. استفاده از یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی ریسک
  • 68. مدل‌سازی ریسک بیمار با استفاده از RL
  • 69. پیش‌بینی احتمال عود بیماری با RL
  • 70. یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت شده در پزشکی
  • 71. ترکیب RL و یادگیری نظارت شده برای بهبود عملکرد
  • 72. استفاده از RL برای انتخاب ویژگی در یادگیری نظارت شده
  • 73. یادگیری تقویتی و یادگیری بدون نظارت در پزشکی
  • 74. استفاده از RL برای یادگیری نمایش داده‌ها
  • 75. تطبیق RL با داده‌های نامتوازن در پزشکی
  • 76. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 77. استفاده از RL برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های پزشکی
  • 78. بهینه‌سازی فرآیندهای بالینی با استفاده از RL
  • 79. بهینه‌سازی زمان‌بندی عمل‌ها با RL
  • 80. بهینه‌سازی تخصیص منابع در بیمارستان با RL

📚 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.