, ,

کتاب اصول و فنون یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان توزیع اطلاعات

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 اصول و فنون یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان توزیع اطلاعات

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع اطلاعات

🎓 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. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و اهمیت آن
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف
  • 6. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 7. قابلیت مشاهده و حالت‌های پنهان
  • 8. یادگیری تقویتی با حالت‌های پنهان (POMDP)
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. یادگیری مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 11. یادگیری مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 12. یادگیری ترکیبی ارزش و سیاست
  • 13. مدل‌های مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 14. یادگیری تقویتی با مدل
  • 15. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 16. روش‌های Monte Carlo در یادگیری تقویتی
  • 17. یادگیری Off-policy و On-policy
  • 18. تفاوت‌های Q-Learning و SARSA
  • 19. یادگیری تطبیقی Q-Learning
  • 20. Double Q-Learning
  • 21. Dueling Deep Q-Networks (DDQN)
  • 22. Rainbow DQN
  • 23. Deep Q-Networks (DQN)
  • 24. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 25. حافظه تجربی (Experience Replay)
  • 26. اهمیت اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی
  • 27. استراتژی‌های اکتشاف: epsilon-greedy
  • 28. استراتژی‌های اکتشاف: Boltzmann exploration
  • 29. اهمیت بهره‌برداری (Exploitation)
  • 30. توازن بین اکتشاف و بهره‌برداری
  • 31. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 32. مفاهیم پایه در MARL
  • 33. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. تقسیم‌بندی عوامل در MARL
  • 35. عوامل همکار (Cooperative Agents)
  • 36. عوامل رقیب (Competitive Agents)
  • 37. عوامل مختلط (Mixed Agents)
  • 38. مدل‌های ارتباطی بین عوامل
  • 39. شبکه‌های عصبی برای ارتباطات
  • 40. روش‌های یادگیری تقویتی برای عوامل همکار
  • 41. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 42. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 43. QMIX (Q-value Mixing)
  • 44. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 45. روش‌های یادگیری تقویتی برای عوامل رقیب
  • 46. بازی‌های مجموع-صفر
  • 47. یادگیری تقویتی در بازی‌های مجموع-صفر
  • 48. تقابل در محیط‌های پویا
  • 49. یادگیری تقویتی برای عوامل مختلط
  • 50. مدل‌سازی رفتار سایر عوامل
  • 51. یادگیری تقویتی با درک اجتماعی
  • 52. نظریه بازی‌ها در MARL
  • 53. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 54. توزیع اطلاعات در سیستم‌های چندعامله
  • 55. بهینه‌سازی توزیع اطلاعات
  • 56. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 57. سیستم‌های رباتیک چند رباته
  • 58. شبکه‌های حسگر هوشمند
  • 59. مدیریت ترافیک شهری
  • 60. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 62. آموزش و توسعه عوامل هوشمند
  • 63. ارزیابی عملکرد عوامل در MARL
  • 64. معیارهای ارزیابی در سیستم‌های چندعامله
  • 65. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 66. طراحی تابع پاداش در MARL
  • 67. مسائل مربوط به پاداش پراکنده
  • 68. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 69. نقش یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی
  • 70. توزیع اطلاعات و دانش در سیستم‌های پویا
  • 71. کاربردهای پیشرفته MARL
  • 72. یادگیری تقویتی در رباتیک انسان‌نما
  • 73. توزیع وظایف بین عوامل
  • 74. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 75. سیستم‌های خودران چند خودرویی
  • 76. مدیریت منابع در شبکه‌های ابری
  • 77. تحلیل و پیش‌بینی رفتار بازار با MARL
  • 78. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌های پیچیده
  • 79. معماری‌های نوین در MARL
  • 80. یادگیری تقویتی با پویایی‌های متغیر
  • 81. مدل‌های انعطاف‌پذیر برای محیط‌های پویا
  • 82. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های واقع‌گرایانه
  • 83. کاربرد MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 84. مدیریت ریسک با استفاده از MARL
  • 85. مباحث اخلاقی در MARL
  • 86. مسئولیت‌پذیری عوامل هوشمند
  • 87. قابلیت تفسیرپذیری در MARL
  • 88. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. یادگیری تقویتی با پاداش‌های انسانی
  • 90. یادگیری تقویتی برای حل مسائل پیچیده اجتماعی
  • 91. یادگیری تقویتی در سیستم‌های سایبر-فیزیکی
  • 92. بهینه‌سازی توزیع خدمات در شبکه‌های هوشمند
  • 93. یادگیری تقویتی برای مدیریت بحران
  • 94. مدل‌سازی و پیش‌بینی پدیده‌های پیچیده
  • 95. کاربرد MARL در علوم زیستی
  • 96. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 97. استانداردهای ایمنی در سیستم‌های چندعامله
  • 98. یادگیری تقویتی برای کشف الگوهای پنهان
  • 99. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 100. بهینه‌سازی تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده

📚 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 اصول و فنون یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان توزیع اطلاعات”

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

پیمایش به بالا