اکسپرس 24
کتاب COMA: راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان و محققان هوش مصنوعی

کتاب COMA: راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان و محققان هوش مصنوعی

تگ‌ها: COMA MARL الگوریتم COMA برنامه نویسی هوش مصنوعی پژوهش هوش مصنوعی توسعه دهنده هوش مصنوعی هوش مصنوعی هوش مصنوعی چندعامله یادگیری تقویتی 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 COMA: راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان و محققان هوش مصنوعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی محاسبات عصبی
  • 2. شبکه‌های عصبی مصنوعی: ساختار و عملکرد
  • 3. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 4. رگرسیون خطی و چندگانه
  • 5. دسته‌بندی با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 6. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی
  • 7. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 8. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 9. خوشه‌بندی K-means
  • 10. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش زبان طبیعی
  • 13. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای آن
  • 14. مدل‌های زبانی و تولید متن
  • 15. یادگیری تقویتی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
  • 16. Q-learning و Deep Q-Network (DQN)
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 18. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
  • 19. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 20. تنظیم هایپرپارامترها
  • 21. کار با داده‌های نامتوازن
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
  • 23. مدل‌های پیش‌آموزش‌شده و fine-tuning
  • 24. پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • 25. ویژگی‌های داده‌ها و انواع آن‌ها
  • 26. مبانی آمار و احتمال برای یادگیری ماشین
  • 27. مقدمه‌ای بر جبر خطی
  • 28. مقدمه‌ای بر حساب دیفرانسیل و انتگرال
  • 29. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با استفاده از TensorFlow
  • 30. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با استفاده از PyTorch
  • 31. مقدمه‌ای بر Keras
  • 32. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 33. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 34. قواعد اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 35. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 36. تشخیص و رفع خطاهای یادگیری ماشین
  • 37. یادگیری نیمه نظارتی
  • 38. یادگیری خود نظارتی
  • 39. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 40. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 41. یادگیری ماشین در ابر (Cloud Machine Learning)
  • 42. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین فدرال
  • 43. یادگیری ماشین توضیحی (Explainable AI - XAI)
  • 44. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص تصویر پزشکی
  • 45. کاربرد هوش مصنوعی در پردازش سیگنال‌های صوتی
  • 46. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 47. یادگیری ماشین و علوم داده
  • 48. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 49. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 50. یادگیری ماشین و رباتیک
  • 51. هوش مصنوعی و اینترنت اشیا (IoT)
  • 52. یادگیری ماشین و پردازش ویدئو
  • 53. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 54. پردازش گفتار (Speech Processing)
  • 55. یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 56. یادگیری ماشین و بازی‌ها
  • 57. یادگیری ماشین و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. یادگیری ماشین و امنیت سایبری
  • 59. یادگیری ماشین و مالی
  • 60. یادگیری ماشین و کشاورزی
  • 61. یادگیری ماشین و محیط زیست
  • 62. یادگیری ماشین و آموزش
  • 63. یادگیری ماشین و سلامت
  • 64. یادگیری ماشین و هنر
  • 65. یادگیری ماشین و موسیقی
  • 66. یادگیری ماشین و بازاریابی
  • 67. یادگیری ماشین و تولید
  • 68. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 69. روش‌های مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
  • 70. روش‌های مقابله با کم‌برازش (Underfitting)
  • 71. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 72. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها
  • 73. یادگیری ماشین و اخلاق داده‌ها
  • 74. حریم خصوصی داده‌ها و یادگیری ماشین
  • 75. ملاحظات قانونی در هوش مصنوعی
  • 76. یادگیری ماشین و عدالت اجتماعی
  • 77. یادگیری ماشین و تبعیض
  • 78. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین گراف
  • 80. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks - GNN)
  • 81. یادگیری ماشین و پردازش متن
  • 82. مقدمه‌ای بر مدل‌های تبدیل‌گر (Transformers)
  • 83. BERT و کاربردهای آن
  • 84. GPT و کاربردهای آن
  • 85. یادگیری ماشین و پردازش تصویر سه‌بعدی
  • 86. یادگیری ماشین و پردازش داده‌های حسگر
  • 87. یادگیری ماشین و سیستم‌های خبره
  • 88. یادگیری ماشین و استدلال خودکار
  • 89. یادگیری ماشین و بهینه‌سازی
  • 90. یادگیری ماشین و کنترل
  • 91. یادگیری ماشین و شبیه‌سازی
  • 92. یادگیری ماشین و مدل‌سازی
  • 93. یادگیری ماشین و پیش‌بینی
  • 94. یادگیری ماشین و شناسایی الگو
  • 95. یادگیری ماشین و طبقه‌بندی
  • 96. یادگیری ماشین و خوشه‌بندی
  • 97. یادگیری ماشین و رگرسیون
  • 98. یادگیری ماشین و کاهش ابعاد
  • 99. یادگیری ماشین و انتخاب ویژگی
  • 100. یادگیری ماشین و ارزیابی مدل

📚 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.