فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی

بهترین فرصت برای دریافت فایل فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی همراه با یک هدیه ویژه!

یک پیشنهاد جذاب که نباید از دست بدهید!

اگر به دنبال یک فایل حرفه‌ای و استاندارد هستید، ما فایل فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی را با محتوایی کامل و ساختاری منظم در اختیار شما قرار می‌دهیم. به‌علاوه، یک پاورپوینت رایگان نیز به‌عنوان هدیه ویژه دریافت خواهید کرد!

فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی شامل ۲۵۵ صفحه محتوای کاملاً استاندارد است که بر اساس اصول علمی و دانشگاهی تدوین شده است. تمامی اطلاعات با دقت تنظیم شده و آماده استفاده برای پروژه‌های تحقیقاتی و علمی می‌باشد.

با دریافت این مجموعه، دیگر نیازی به صرف وقت برای تنظیم و ویرایش نخواهید داشت. ساختار منظم و حرفه‌ای فایل فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی کار شما را ساده‌تر کرده و ارائه مطالب را آسان‌تر می‌سازد. همچنین، پاورپوینت هدیه‌ای که همراه فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی دریافت می‌کنید، یک ابزار ایده‌آل برای ارائه‌های دانشگاهی و حرفه‌ای خواهد بود.

تمامی محتوا به‌روزرسانی شده و مطابق با استانداردهای آموزشی تهیه شده است. علاوه بر این، فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی کاملاً ویرایش‌پذیر بوده و می‌توانید آن‌ها را بر اساس نیاز خود شخصی‌سازی کنید.

کیفیت این مجموعه تضمین‌شده است و در صورت بروز هرگونه مشکل، تیم پشتیبانی آماده پاسخگویی خواهد بود. پس این فرصت استثنایی را از دست ندهید و همین حالا فایل فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی را دریافت کنید!

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی دارای ۲۵۵ صفحه می باشد و دارای تنظیمات و فهرست کامل در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

برای مشاهده محصول مشابه پیشنهاد می‌کنیم فایل کامل و عالی استفاده از شبکه های عصبی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را ببینید.

بخشی از فهرست فایل کامل و عالی یادگیری در عامل های هوش مصنوعی

 مقدمه

 فصل یکم-یادگیری از طریق مشاهدات

   1-1- اَشکال یادگیری

   1-2-یادگیری استقرایی

   1-3-یادگیری درختان تصمیم

   1-4- یادگیری گروهی

   1-5- چرا یادگیری درست عمل می کند : نظریه یادگیری محاسباتی

   1-6 -خلاصه

 فصل دوم-دانش در یادگیری

   2-1- یک تدوین منطقی از یادگیری

   2-2- دانش در یادگیری

   2-3-یادگیری مبتنی بر تشریح

   2-4 – یادگیری با استفاده از ارتباط اطلاعات

   2-5- برنامه نویسی منطقی استقرایی

   2-6-خلاصه

 فصل سوم-روشهای یادگیری اماری

   3-1- یادگیری اماری

   3-2-یادگیری با داده های کامل

   3-3-یادگیری با متغیرهای پنهان: الگوریتم EM

   3-4-یادگیری نمونه محور

   3-5- شبکه های عصبی

   3-6-ماشین های کرنل

   3-7-مطالعه موردی : تشخیص ارقام دست نویس

   3-8-خلاصه

 فصل چهارم-یادگیری تقویتی

   4-1-مقدمه

   4-2-یادگیری تقویتی غیر فعال

   4-3-یادگیری تقویتی فعال

   4-4-تعمیم در یادگیری تقویتی

   4-5-جستجوی خط مشی

   4-6-خلاصه

 فصل پنجم-جمع بندی و نتیجه گیری

 فهرست واژگان:

 منابع و مراجع