, ,

کتاب مدل‌سازی و استراتژی‌های یادگیری در سیستم‌های خودکار چندعامله

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 مدل‌سازی و استراتژی‌های یادگیری در سیستم‌های خودکار چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های خودکار

🎓 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 سیستم‌های خودکار چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی
  • 3. اصول یادگیری ماشین
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 6. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش
  • 7. مدل‌سازی مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 8. حل MDP با استفاده از برنامه‌ریزی پویا
  • 9. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-learning
  • 11. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 12. معرفی سیستم‌های چندعامله (MAS)
  • 13. تفاوت MAS با سیستم‌های تک‌عامله
  • 14. تعاملات بین عامل‌ها
  • 15. همکاری در سیستم‌های چندعامله
  • 16. رقابت در سیستم‌های چندعامله
  • 17. مفاهیم بازی در MAS
  • 18. نظریه بازی‌های متعارف
  • 19. تعادل‌نش (Nash Equilibrium)
  • 20. بازی‌های تکراری
  • 21. بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 22. مدل‌سازی تعاملات در MAS
  • 23. یادگیری در سیستم‌های چندعامله
  • 24. یادگیری مشترک (Multi-Agent Reinforcement Learning – MARL)
  • 25. چالش‌های MARL
  • 26. تقسیم‌بندی پاداش در MARL
  • 27. یادگیری هماهنگ در MAS
  • 28. یادگیری رقابتی در MAS
  • 29. مدل‌سازی محیط پویا در MAS
  • 30. یادگیری از طریق مشاهده در MAS
  • 31. یادگیری با مربی (Learning from Demonstration)
  • 32. یادگیری مبتنی بر مدل در MAS
  • 33. یادگیری بدون مدل در MAS
  • 34. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 35. DQN برای MAS
  • 36. Actor-Critic برای MAS
  • 37. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 38. PPO برای MAS
  • 39. TRPO برای MAS
  • 40. معرفی الگوریتم‌های یادگیری عصبی در MAS
  • 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در MAS
  • 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MAS
  • 43. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MAS
  • 44. کاربرد یادگیری در MAS در رباتیک
  • 45. کاربرد یادگیری در MAS در شبکه‌های هوشمند
  • 46. کاربرد یادگیری در MAS در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 47. کاربرد یادگیری در MAS در مدیریت ترافیک
  • 48. کاربرد یادگیری در MAS در اقتصاد
  • 49. کاربرد یادگیری در MAS در بازی‌ها
  • 50. مدل‌سازی زبان طبیعی در MAS
  • 51. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 52. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 53. کاربرد LLM در MAS
  • 54. استراتژی‌های ارتباطی عامل‌ها
  • 55. یادگیری زبان مشترک بین عامل‌ها
  • 56. مدل‌سازی اجتماعی در MAS
  • 57. نظریه شبکه‌های اجتماعی
  • 58. مدل‌سازی رفتار جمعی
  • 59. کاربرد یادگیری در MAS در شبیه‌سازی‌های اجتماعی
  • 60. سیستم‌های عامل چندگانه پیچیده
  • 61. معماری سیستم‌های عامل چندگانه
  • 62. مدیریت منابع در MAS
  • 63. زمان‌بندی وظایف در MAS
  • 64. تخصیص منابع در MAS
  • 65. یادگیری برای تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 66. یادگیری برای پیش‌بینی رفتار عامل‌ها
  • 67. یادگیری برای کشف استراتژی‌های بهینه
  • 68. روش‌های پیشرفته در MARL
  • 69. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 70. یادگیری تقویتی مرکزی
  • 71. یادگیری تقویتی نیمه‌مرکزی
  • 72. یادگیری با انتقال (Transfer Learning) در MAS
  • 73. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در MAS
  • 74. یادگیری چندنمونه‌ای (Multi-Modal Learning) در MAS
  • 75. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در MAS
  • 76. امنیت و پایداری در MAS
  • 77. تشخیص و مقابله با عامل‌های مخرب
  • 78. ارزیابی عملکرد MAS
  • 79. معیارهای سنجش همکاری و رقابت
  • 80. شبیه‌سازی و آزمایش MAS
  • 81. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های MAS
  • 82. چالش‌های پیاده‌سازی MAS در دنیای واقعی
  • 83. اخلاق در سیستم‌های خودکار چندعامله
  • 84. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 85. عدالت و انصاف در تصمیم‌گیری‌های MAS
  • 86. آینده پژوهی در حوزه MAS
  • 87. نوآوری‌های اخیر در MARL
  • 88. روندهای تحقیقاتی آینده در MAS
  • 89. کاربرد MAS در حل مسائل پیچیده اجتماعی
  • 90. کاربرد MAS در بهینه‌سازی سیستم‌های صنعتی
  • 91. کاربرد MAS در علوم زیستی
  • 92. کاربرد MAS در اکتشافات علمی
  • 93. ارتباط MAS با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
  • 94. یادگیری عمیق در MAS
  • 95. پردازش تصویر در MAS
  • 96. بینایی ماشین در MAS
  • 97. رباتیک مشارکتی
  • 98. سیستم‌های خودمختار هماهنگ
  • 99. مدل‌سازی و استراتژی‌های یادگیری در سیستم‌های خودکار چندعامله: جمع‌بندی
  • 100. مقدمه‌ای بر اصول اخلاقی در 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مدل‌سازی و استراتژی‌های یادگیری در سیستم‌های خودکار چندعامله”

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

پیمایش به بالا