کتاب طراحی شبکه‌های کانولوشنی برای حفظ حافظه در عامل‌های چندگانه

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 طراحی شبکه‌های کانولوشنی برای حفظ حافظه در عامل‌های چندگانه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های کانولوشنی و کاربرد آن‌ها
  • 2. مبانی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 3. ساختار لایه‌های کانولوشنی و فیلترها
  • 4. عمق‌بخشی به شبکه‌های کانولوشنی
  • 5. تابع فعال‌سازی ReLU و اهمیت آن
  • 6. لایه‌های Pooling و کاهش ابعاد
  • 7. لایه‌های Fully Connected در شبکه‌های کانولوشنی
  • 8. تابع فعال‌سازی Softmax برای طبقه‌بندی
  • 9. تابع هزینه Cross-Entropy در یادگیری عمیق
  • 10. بهینه‌سازهای رایج: SGD و Adam
  • 11. تنظیم نرخ یادگیری در شبکه‌های کانولوشنی
  • 12. تنظیمات هایپرپارامترها و اعتبارسنجی متقابل
  • 13. روش‌های تنظیم (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 14. Dropout و کاربرد آن در شبکه‌های کانولوشنی
  • 15. Augmentation داده‌ها برای بهبود عملکرد
  • 16. معماری‌های کلاسیک شبکه‌های کانولوشنی: LeNet
  • 17. معماری VGG و عمق‌بخشی به شبکه‌ها
  • 18. معماری ResNet و بلوک‌های باقی‌مانده
  • 19. معماری Inception و ماژول‌های موازی
  • 20. معماری DenseNet و اتصال متراکم
  • 21. مقدمه‌ای بر عامل‌های چندگانه (Multi-Agent Systems)
  • 22. مفاهیم پایه در عامل‌های چندگانه
  • 23. ارتباطات بین عامل‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 24. مدل‌سازی تعاملات بین عامل‌ها
  • 25. نظریه بازی‌ها و کاربرد آن در عامل‌های چندگانه
  • 26. تعادل نش در سیستم‌های چندعامله
  • 27. یادگیری تقویتی تک‌عامله (Single-Agent RL)
  • 28. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 29. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 30. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 31. الگوریتم‌های Q-Learning و SARSA
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent RL)
  • 33. مواجهه با چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. فضای حالت و عمل مشترک در MARL
  • 35. یادگیری سیاست مشترک در مقابل یادگیری سیاست مجزا
  • 36. مدل‌های متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
  • 37. معماری‌های CNNS-MARL برای حفظ حافظه
  • 38. ترکیب شبکه‌های کانولوشنی با عامل‌های چندگانه
  • 39. حفظ حافظه در عامل‌های چندگانه
  • 40. مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) در MARL
  • 41. استفاده از حافظه خارجی در عامل‌های چندگانه
  • 42. حافظه‌های بازگشتی (Recurrent Memories)
  • 43. حافظه‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Memories)
  • 44. شبکه‌های حافظه کانولوشنی (Convolutional Memory Networks)
  • 45. طراحی معماری‌های CNNS-MARL با حافظه
  • 46. پیاده‌سازی CNNS-MARL با استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 47. TensorFlow و Keras برای پیاده‌سازی
  • 48. PyTorch برای پیاده‌سازی
  • 49. شبیه‌سازی محیط‌های عامل‌های چندگانه
  • 50. محیط‌های استاندارد برای آزمایش MARL
  • 51. محیط‌های سفارشی‌سازی شده
  • 52. ارزیابی عملکرد سیستم‌های CNNS-MARL
  • 53. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 54. تحلیل حساسیت معماری به پارامترها
  • 55. موارد کاربرد CNNS-MARL در حوزه‌های مختلف
  • 56. مدیریت ترافیک هوشمند با CNNS-MARL
  • 57. رباتیک گروهی و هماهنگی ربات‌ها
  • 58. بازی‌های استراتژیک و هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 59. شبکه‌های هوشمند و مدیریت انرژی
  • 60. سیستم‌های توزیع‌شده و بهینه‌سازی منابع
  • 61. کاربرد در سیستم‌های مالی با چارچوب اسلامی
  • 62. مدیریت ریسک در بازارهای مالی اسلامی
  • 63. بهینه‌سازی سبد سهام با رویکرد اسلامی
  • 64. مقدمه‌ای بر اقتصاد اسلامی و مبانی آن
  • 65. اصول بانکداری بدون ربا
  • 66. عقود اسلامی در معاملات
  • 67. مباحث پیشرفته در CNNS-MARL
  • 68. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
  • 69. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 70. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 71. یادگیری تقویتی از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 72. تقویت یادگیری از طریق بازخورد انسانی
  • 73. انطباق‌پذیری عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 74. یادگیری چندوظیفه‌ای در سیستم‌های عامل‌های چندگانه
  • 75. یادگیری غیرمتمرکز در عامل‌های چندگانه
  • 76. استقلال عامل‌ها در یادگیری
  • 77. هماهنگی پویا بین عامل‌ها
  • 78. پایداری در سیستم‌های عامل‌های چندگانه
  • 79. امنیت در سیستم‌های عامل‌های چندگانه
  • 80. حریم خصوصی در سیستم‌های عامل‌های چندگانه
  • 81. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های عامل‌های چندگانه
  • 82. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی عامل‌های چندگانه
  • 83. ملاحظات شرعی در کاربرد هوش مصنوعی
  • 84. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه هوش مصنوعی
  • 85. آینده پژوهی در حوزه CNNS-MARL
  • 86. چالش‌های پیش رو و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
  • 87. نوآوری‌های آتی در معماری‌های حافظه
  • 88. ادغام با سایر رویکردهای هوش مصنوعی

📚 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.