اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی توزیع شده

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی توزیع شده

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی داده‌کاوی پزشکی سلامت هوشمند سیستم‌های توزیع شده هوش مصنوعی در پزشکی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین 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 برای سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی توزیع شده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم اساسی سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی
  • 3. معماری سیستم‌های توزیع شده
  • 4. یادگیری تقویتی چندعامله: مقدمه‌ای
  • 5. محیط‌های چندعامله در مراقبت‌های بهداشتی
  • 6. مدل‌سازی پاداش در سیستم‌های بالینی
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 8. Q-Learning و کاربردهای آن
  • 9. SARSA: نظریه و پیاده‌سازی
  • 10. الگوریتم‌های سیاستی گرادیان
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 13. استفاده از داده‌های تاریخی در یادگیری تقویتی
  • 14. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های پزشکی
  • 15. انتخاب ویژگی در یادگیری تقویتی بالینی
  • 16. مدل‌سازی عدم قطعیت در داده‌های پزشکی
  • 17. مفاهیم آمار بیزی در یادگیری تقویتی
  • 18. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
  • 19. یادگیری تقویتی انتقال (Transfer Reinforcement Learning)
  • 20. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 21. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 23. معیارهای ارزیابی در سیستم‌های بالینی
  • 24. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 25. روش‌های توضیح‌دهی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 26. اخلاق و مسئولیت در استفاده از یادگیری تقویتی در پزشکی
  • 27. حریم خصوصی و امنیت داده‌های بیمار
  • 28. مفاهیم حقوقی استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
  • 29. معماری‌های توزیع شده برای یادگیری تقویتی
  • 30. چارچوب‌های محاسباتی برای یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 31. ارتباطات بین عوامل در سیستم‌های توزیع شده
  • 32. همگام‌سازی و هماهنگی عوامل
  • 33. مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 34. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع شده
  • 35. شبکه‌های حسگر بی‌سیم در جمع‌آوری داده‌های پزشکی
  • 36. اینترنت اشیا (IoT) و کاربردهای آن در مراقبت‌های بهداشتی
  • 37. محاسبات لبه (Edge Computing) در یادگیری تقویتی بالینی
  • 38. یادگیری فدرال (Federated Learning) و حفظ حریم خصوصی
  • 39. استفاده از شبیه‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 40. محیط‌های شبیه‌سازی برای سیستم‌های بالینی
  • 41. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی با استفاده از شبیه‌سازی
  • 42. بهبود پایداری و قابلیت اطمینان مدل‌ها
  • 43. مدیریت ریسک در استفاده از یادگیری تقویتی در پزشکی
  • 44. مطالعات موردی: کاربرد یادگیری تقویتی در تشخیص بیماری
  • 45. مطالعات موردی: کاربرد یادگیری تقویتی در درمان بیماری
  • 46. مطالعات موردی: کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی وضعیت بیمار
  • 47. بهینه‌سازی دوز دارو با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 48. مدیریت منابع بیمارستانی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 49. پیش‌بینی نیاز به تجهیزات پزشکی
  • 50. بهینه‌سازی زمان‌بندی نوبت‌دهی به بیماران
  • 51. یادگیری تقویتی و شخصی‌سازی درمان
  • 52. توصیه‌گرهای درمانی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 53. مدیریت بیماری‌های مزمن با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 54. یادگیری تقویتی و توانبخشی
  • 55. ارائه بازخورد به پزشکان با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 56. توسعه رابط‌های کاربری برای سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی
  • 57. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی در مراقبت‌های بهداشتی
  • 58. آینده یادگیری تقویتی در پزشکی

📚 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.