, ,

کتاب PyMARL: چارچوبی قدرتمند برای ساخت سیستم‌های هوشمند و همگرا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 PyMARL: چارچوبی قدرتمند برای ساخت سیستم‌های هوشمند و همگرا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با PyMARL و مفاهیم یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی: مفاهیم کلیدی و یادگیری تک‌عامله
  • 3. ماتریس پاداش و فضای حالت در یادگیری تقویتی
  • 4. عامل‌ها، محیط‌ها و اپیزودها در یادگیری تقویتی
  • 5. روش‌های مبتنی بر ارزش: یادگیری Q-Learning
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
  • 7. یادگیری سیاست: روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 8. الگوریتم‌های Policy Gradient و Actor-Critic
  • 9. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 10. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله: عدم ایستایی، عدم قطعیت
  • 11. انواع سناریوهای یادگیری تقویتی چندعامله: همکاری، رقابت، مختلط
  • 12. معماری‌های رایج در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 13. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی و عامل‌های محیطی
  • 14. مدل‌های مبتنی بر عامل‌های مستقل
  • 15. مدل‌های مبتنی بر عامل‌های همکار
  • 16. معماری‌های مبتنی بر تجمیع اطلاعات (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 17. معماری‌های مبتنی بر تفکیک وظایف
  • 18. مفاهیم پایه‌ای PyMARL
  • 19. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 20. ساختار کلی یک پروژه PyMARL
  • 21. فایل‌های پیکربندی در PyMARL
  • 22. محیط‌های استاندارد در PyMARL
  • 23. پیاده‌سازی محیط‌های سفارشی در PyMARL
  • 24. تعریف فضای حالت و فضای عمل برای عامل‌ها
  • 25. تعریف تابع پاداش در محیط‌های چندعامله
  • 26. توسعه عامل‌های یادگیری تقویتی در PyMARL
  • 27. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری Q-Learning در PyMARL
  • 28. پیاده‌سازی عامل‌های Policy Gradient در PyMARL
  • 29. پیاده‌سازی عامل‌های Actor-Critic در PyMARL
  • 30. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق (مانند PyTorch) با PyMARL
  • 31. آموزش عامل‌ها در PyMARL
  • 32. تنظیم پارامترهای آموزش (نرخ یادگیری، نرخ تخفیف)
  • 33. مدیریت تجربه replay buffer
  • 34. استفاده از محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 35. شبیه‌سازی سناریوهای همکاری
  • 36. شبیه‌سازی سناریوهای رقابتی
  • 37. شبیه‌سازی سناریوهای مختلط
  • 38. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 39. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 40. رسم نمودارهای پیشرفت آموزش
  • 41. تحلیل نتایج و تفسیر عملکرد عامل‌ها
  • 42. کاربردهای PyMARL در سیستم‌های هوشمند
  • 43. کاربرد در رباتیک و کنترل سیستم‌ها
  • 44. کاربرد در بهینه‌سازی شبکه‌ها
  • 45. کاربرد در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 46. کاربرد در بازی‌های هوشمند
  • 47. کاربرد در مدیریت منابع
  • 48. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته در PyMARL
  • 49. الگوریتم‌های یادگیری ارتباط بین عامل‌ها (Communication Learning)
  • 50. مدل‌های مبتنی بر حافظه بلندمدت (Recurrent Neural Networks)
  • 51. یادگیری با مدل (Model-Based MARL)
  • 52. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 53. تکنیک‌های بهبود پایداری آموزش
  • 54. تنظیمات پیشرفته PyMARL
  • 55. مدیریت چندین عامل با PyMARL
  • 56. استفاده از پردازش موازی برای تسریع آموزش
  • 57. دیباگ کردن و اشکال‌زدایی در PyMARL
  • 58. مروری بر مقالات و پژوهش‌های اخیر در MARL
  • 59. مطالعه موردی: سیستم مدیریت ترافیک هوشمند
  • 60. مطالعه موردی: سیستم کنترل ناوگان وسایل نقلیه خودران
  • 61. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌های هوشمند
  • 62. مطالعه موردی: سیستم‌های توزیع‌شده برای پردازش داده
  • 63. مطالعه موردی: عامل‌های هوشمند در بازی‌های استراتژیک
  • 64. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های هوشمند چندعامله
  • 65. امنیت در سیستم‌های هوشمند چندعامله
  • 66. قابلیت توضیح‌پذیری در سیستم‌های هوشمند چندعامله
  • 67. مقایسه PyMARL با چارچوب‌های دیگر MARL
  • 68. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 69. پروژه‌های عملی با PyMARL
  • 70. تمرین: ساخت یک عامل همکاری‌کننده ساده
  • 71. تمرین: ساخت یک عامل رقابتی ساده
  • 72. تمرین: پیاده‌سازی یک محیط سفارشی
  • 73. تمرین: ارزیابی تأثیر پارامترهای مختلف آموزش
  • 74. تمرین: ترکیب PyMARL با سایر کتابخانه‌های هوش مصنوعی
  • 75. تمرین: توسعه یک سیستم ساده با چندین عامل
  • 76. تمرین: بهبود عملکرد عامل‌ها با تکنیک‌های پیشرفته
  • 77. تمرین: شبیه‌سازی یک سناریوی پیچیده
  • 78. تمرین: تحلیل نتایج و ارائه گزارش
  • 79. کارگاه عملی: ساخت یک سیستم هوشمند همگرا
  • 80. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 81. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های بلادرنگ
  • 82. تطبیق‌پذیری عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 83. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning) در MARL
  • 84. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با پاداش پراکنده
  • 85. تکنیک‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 86. مدل‌سازی رفتار سایر عامل‌ها
  • 87. مدیریت عدم قطعیت در تصمیم‌گیری‌های چندعامله
  • 88. بهینه‌سازی معماری‌های یادگیری عمیق برای MARL
  • 89. توسعه ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با PyMARL

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب PyMARL: چارچوبی قدرتمند برای ساخت سیستم‌های هوشمند و همگرا”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا