اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله در تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک پزشکی

کتاب یادگیری تقویتی عمیق چندعامله در تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک پزشکی

تگ‌ها: MARL الگوریتم یادگیری بیوانفورماتیک پزشکی محاسباتی تجزیه و تحلیل داده داده کاوی ژنومیک پزشکی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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 یادگیری تقویتی عمیق چندعامله در تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک پزشکی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. معرفی داده‌های ژنومیک پزشکی
  • 3. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 4. پیش‌پردازش داده‌های ژنومیک
  • 5. مفاهیم اساسی ژنتیک و ژنومیک
  • 6. شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری تقویتی
  • 7. انتخاب ویژگی در داده‌های ژنومیک
  • 8. توابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 9. مدل‌سازی توالی DNA با یادگیری تقویتی
  • 10. روش‌های کاهش ابعاد داده
  • 11. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 12. تحلیل داده‌های بیان ژن
  • 13. یادگیری تقویتی با حافظه
  • 14. شناسایی جهش‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری
  • 15. الگوریتم‌های Q-learning و SARSA
  • 16. استفاده از داده‌های پروتئومیک در یادگیری تقویتی
  • 17. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 18. تحلیل واریانت‌های ژنتیکی (SNPs)
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و داده‌های ژنومیک
  • 20. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 21. پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری با یادگیری تقویتی
  • 22. روش‌های یادگیری انتقالی در ژنومیک
  • 23. یادگیری تقویتی و داده‌های متاژنومیک
  • 24. شناسایی نشانگرهای زیستی با یادگیری تقویتی
  • 25. تکنیک‌های نمونه‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 26. یادگیری تقویتی مخالف
  • 27. تحلیل داده‌های اپی‌ژنومیک
  • 28. استراتژی‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 29. پیش‌بینی پاسخ به درمان دارویی
  • 30. یادگیری تقویتی و داده‌های فنوتیپی
  • 31. طراحی توابع پاداش پیچیده
  • 32. تحلیل داده‌های تومور
  • 33. یادگیری تقویتی توزیعی
  • 34. مدل‌سازی شبکه‌های تنظیم ژن
  • 35. روش‌های ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 36. یادگیری تقویتی با سیاست‌های ترکیبی
  • 37. تحلیل داده‌های میکروبیوم
  • 38. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری تقویتی
  • 39. پیش‌بینی ساختار پروتئین
  • 40. یادگیری تقویتی و داده‌های تصویربرداری پزشکی
  • 41. تکنیک‌های تجمیع یادگیری تقویتی
  • 42. تحلیل داده‌های ژنوم مقایسه‌ای
  • 43. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری
  • 44. پیش‌بینی اثرات دارویی بر اساس ژنوم
  • 45. یادگیری تقویتی و داده‌های بالینی
  • 46. روش‌های مدیریت داده‌های بزرگ ژنومیک
  • 47. یادگیری تقویتی با محدودیت
  • 48. تحلیل داده‌های ژنوم جمعیت
  • 49. استفاده از یادگیری تقویتی در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
  • 50. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم فردی
  • 51. بهینه‌سازی پروتکل‌های آزمایشگاهی با یادگیری تقویتی
  • 52. تحلیل داده‌های CRISPR
  • 53. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم ویروسی
  • 54. روش‌های مقابله با داده‌های نویزی در ژنومیک
  • 55. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم گیاهی
  • 56. پیش‌بینی مقاومت به آنتی‌بیوتیک
  • 57. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم حیوانی
  • 58. تحلیل داده‌های ژنوم باکتریایی
  • 59. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم قارچی
  • 60. تکنیک‌های visualization داده‌های ژنومیک
  • 61. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم تک‌سلولی
  • 62. مدل‌سازی اثرات تعامل ژن-محیط
  • 63. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم متاهومانی
  • 64. تحلیل داده‌های ژنوم در بیماری‌های نادر
  • 65. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم در سرطان
  • 66. روش‌های ترکیب داده‌های چندگانه ژنومیک
  • 67. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم در بیماری‌های قلبی عروقی
  • 68. تحلیل داده‌های ژنوم در بیماری‌های عصبی
  • 69. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم در بیماری‌های خودایمنی
  • 70. روش‌های مقابله با bias در داده‌های ژنومیک
  • 71. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم در پیوند اعضا
  • 72. تحلیل داده‌های ژنوم در باروری
  • 73. یادگیری تقویتی و داده‌های ژنوم در پیری
  • 74. روش‌های حفظ حریم خصوصی در داده‌های ژنومیک
  • 75. یادگیری تقویتی و اخلاق در ژنومیک
  • 76. تحلیل داده‌های ژنوم و حقوق مالکیت معنوی
  • 77. یادگیری تقویتی و آینده پزشکی ژنومیک

📚 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.