, ,

کتاب بهینه‌سازی طراحی عامل با متاعامل‌ها: راهکارهای نوین برای یادگیری کارآمد، افزایش تنوع و تحلیل اقتصادی

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی طراحی عامل با متاعامل‌ها: راهکارهای نوین برای یادگیری کارآمد، افزایش تنوع و تحلیل اقتصادی

موضوع کلی: توسعه پیشرفته عامل‌های هوشمند و سیستم‌های خودکار

موضوع میانی: طراحی خودکار عامل‌های هوشمند: بررسی چالش‌های متاعامل‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند و سیستم‌های خودکار
  • 2. تاریخچه و تکامل طراحی عامل
  • 3. یادگیری تقویتی: مفاهیم کلیدی برای طراحان عامل
  • 4. معرفی متاعامل‌ها: عامل‌هایی که عامل طراحی می‌کنند
  • 5. چشم‌انداز طراحی خودکار عامل (Automated Agent Design – AAD)
  • 6. معرفی مقاله الهام‌بخش: "Inefficiencies of Meta Agents for Agent Design"
  • 7. تحلیل سه ناکارآمدی اصلی: یادگیری، تنوع و اقتصاد
  • 8. بخش اول: درک عمیق ناکارآمدی‌ها
  • 9. ناکافی بودن محاسباتی: هزینه پنهان متاعامل‌ها
  • 10. ناکافی بودن نمونه (Sample Inefficiency): چالش داده در فرآیند طراحی
  • 11. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی در الگوریتم‌های متا
  • 12. معضل اکتشاف در برابر استخراج در سطح متا (Meta-Level E&E)
  • 13. تله همگرایی زودهنگام در فضای طراحی عامل
  • 14. فقدان تنوع: چرا متاعامل‌ها به راه‌حل‌های مشابه می‌رسند؟
  • 15. مفهوم "فلات‌های فیتنس" در چشم‌انداز طراحی
  • 16. ریشه‌های آماری و الگوریتمی عدم تنوع
  • 17. تحلیل اقتصادی متاعامل‌ها: مفهوم هزینه-فرصت
  • 18. مدل‌سازی هزینه محاسباتی در برابر بهبود عملکرد عامل نهایی
  • 19. ارزش اطلاعات (Value of Information) در فرآیند طراحی خودکار
  • 20. چه زمانی استفاده از متاعامل از نظر اقتصادی توجیه‌پذیر نیست؟
  • 21. بخش دوم: راهکارهای نوین برای یادگیری کارآمد
  • 22. متا-یادگیری (Meta-Learning) به عنوان راهکار
  • 23. متا-یادگیری مبتنی بر بهینه‌سازی: MAML و Reptile
  • 24. متا-یادگیری مبتنی بر مدل: ساخت مدل‌های سریع‌الاقتباس
  • 25. متا-یادگیری مبتنی بر متریک: شبکه‌های سیامی و پروتوتایپی
  • 26. یادگیری انتقالی برای متاعامل‌ها: استفاده از دانش پیشین
  • 27. انتقال دانش بین وظایف (Inter-Task Transfer) در طراحی عامل
  • 28. انتقال دانش بین دامنه‌ها (Inter-Domain Transfer)
  • 29. روش‌های کاهش ابعاد فضای طراحی
  • 30. شناسایی پارامترهای حساس و تأثیرگذار
  • 31. یادگیری خودکار نمایش‌های فشرده برای فضای طراحی
  • 32. بهره‌گیری از شبیه‌سازها برای تسریع یادگیری
  • 33. چالش شکاف واقعیت-شبیه‌سازی (Sim-to-Real Gap) در سطح متا
  • 34. تولید خودکار محیط‌های آموزشی برای متاعامل‌ها
  • 35. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی (Hierarchical RL) در طراحی عامل
  • 36. تفکیک وظیفه طراحی به زیرمسائل ساده‌تر
  • 37. یادگیری آفلاین برای متاعامل‌ها: استفاده از داده‌های از پیش جمع‌آوری شده
  • 38. مزایا و چالش‌های طراحی عامل در حالت آفلاین
  • 39. الگوریتم‌های جستجوی کارآمد در فضای طراحی
  • 40. بهینه‌سازی بیزی برای تنظیم خودکار هایپرپارامترهای عامل
  • 41. جستجوی تصادفی و شبکه‌ای در مقابل روش‌های هوشمند
  • 42. بخش سوم: راهکارهای نوین برای افزایش تنوع
  • 43. فراتر از بهینه‌سازی: مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تنوع‌گرا
  • 44. الگوریتم‌های تکاملی به عنوان متاعامل
  • 45. محاسبات تکاملی و استراتژی‌های تکاملی (ES)
  • 46. کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک در طراحی معماری عامل
  • 47. معرفی الگوریتم‌های کیفیت-تنوع (Quality-Diversity – QD)
  • 48. الگوریتم MAP-Elites: نگاشت عملکرد به ویژگی‌ها
  • 49. الگوریتم CME-ES برای کاوش فضاهای با ابعاد بالا
  • 50. طراحی فضاهای ویژگی (Feature Space) برای تشویق تنوع
  • 51. یادگیری باز (Open-Ended Learning) و نقش آن در تنوع‌بخشی
  • 52. جفت‌شدن (Co-evolution) عامل‌ها و محیط‌ها
  • 53. ایجاد پیچیدگی مداوم برای جلوگیری از همگرایی
  • 54. تکنیک‌های صریح برای تشویق اکتشاف
  • 55. جایزه‌دهی مبتنی بر کنجکاوی برای متاعامل
  • 56. استفاده از عدم قطعیت مدل برای هدایت جستجو
  • 57. معماری‌های ماژولار و ترکیب‌پذیر برای عامل‌ها
  • 58. یادگیری خودکار ترکیب ماژول‌های رفتاری
  • 59. تنوع‌بخشی از طریق ساختارهای هدف چندگانه
  • 60. بهینه‌سازی چندهدفه در طراحی عامل
  • 61. تحلیل توازن پارتو (Pareto Front) در فضای عامل‌های طراحی‌شده
  • 62. روش‌های جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار در متاعامل‌ها
  • 63. بخش چهارم: چارچوب‌های اقتصادی و تحلیل هزینه-فایده
  • 64. مدل‌سازی رسمی هزینه محاسباتی متاعامل
  • 65. تعریف معیارهای "بودجه محاسباتی"
  • 66. تحلیل نقطه سربه‌سر (Break-Even Point) برای فرآیند طراحی
  • 67. ارزیابی عملکرد عامل نهایی: فراتر از پاداش میانگین
  • 68. معیارهای ریسک، پایداری و عمومیت‌پذیری
  • 69. چارچوب ارزش اطلاعات (VoI) در تصمیم‌گیری متاعامل
  • 70. چه زمانی باید جستجو را متوقف کرد؟
  • 71. استراتژی‌های توقف زودرس هوشمند
  • 72. بهینه‌سازی منابع تخصیص‌یافته به هر کاندیدای طراحی
  • 73. تکنیک‌های تخصیص منابع تطبیقی (Adaptive Resource Allocation)
  • 74. تحلیل حساسیت پارامترهای متاعامل
  • 75. شناسایی عوامل کلیدی مؤثر بر هزینه و عملکرد
  • 76. بخش پنجم: پیاده‌سازی و کاربردهای عملی
  • 77. معماری یک سیستم طراحی خودکار عامل
  • 78. ابزارها و کتابخانه‌ها: Ray, Tune, Optuna
  • 79. طراحی فضای جستجو برای معماری شبکه عصبی
  • 80. طراحی فضای جستجو برای توابع پاداش
  • 81. طراحی فضای جستجو برای الگوریتم‌های یادگیری
  • 82. مطالعه موردی ۱: طراحی خودکار عامل‌های بازی (Atari, Starcraft)
  • 83. مطالعه موردی ۲: بهینه‌سازی ربات‌های خودکار در شبیه‌سازی
  • 84. مطالعه موردی ۳: طراحی عامل‌های معاملاتی در بازارهای مالی
  • 85. مطالعه موردی ۴: بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 86. اشکال‌زدایی و پروفایلینگ سیستم‌های متاعامل
  • 87. شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی و حافظه
  • 88. مصورسازی فضای طراحی و فرآیند جستجو
  • 89. تکنیک‌های t-SNE و UMAP برای درک نتایج
  • 90. ارزیابی و بنچمارک کردن متاعامل‌ها
  • 91. معیارهای استاندارد برای مقایسه الگوریتم‌های AAD
  • 92. بخش ششم: مباحث پیشرفته و آینده‌پژوهی
  • 93. متا-متاعامل‌ها: طراحی خودکار طراحان عامل
  • 94. یادگیری خودکار الگوریتم‌های بهینه‌سازی متا
  • 95. نقش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در تعریف فضای طراحی
  • 96. استفاده از LLMs برای تولید کد عامل یا پیشنهاد معماری
  • 97. طراحی عامل با در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 98. بهینه‌سازی برای اجرا روی دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 99. اخلاق در طراحی خودکار عامل‌های هوشمند
  • 100. سوگیری‌های ناشی از فرآیند طراحی خودکار

📚 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 بهینه‌سازی طراحی عامل با متاعامل‌ها: راهکارهای نوین برای یادگیری کارآمد، افزایش تنوع و تحلیل اقتصادی”

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

پیمایش به بالا