, ,

کتاب مدل‌سازی تعاملات و دینامیک در محیط‌های یادگیری تقویتی 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 تعاملات و دینامیک در محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: محیط‌های MARL

🎓 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 محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و فضاهای عمل و مشاهده
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 6. مدل‌سازی محیط‌های ایستا و پویا
  • 7. استراتژی‌های اکتشاف و بهره‌برداری
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 9. الگوریتم‌های Q-learning و SARSA
  • 10. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 11. مقدمه‌ای بر محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. انواع تعاملات بین عامل‌ها (همکارانه، رقیبانه، مختلط)
  • 13. مدل‌سازی فضای حالت مشترک و فضای عمل مشترک
  • 14. چالش‌های هماهنگی و عدم قطعیت در MARL
  • 15. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning
  • 16. الگوریتم‌های Value Decomposition Networks (VDN)
  • 17. الگوریتم‌های QMIX
  • 18. الگوریتم‌های MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 19. الگوریتم‌های COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 20. مدل‌سازی محیط‌های با ارتباطات ضمنی بین عامل‌ها
  • 21. یادگیری تقویتی با ارتباطات صریح بین عامل‌ها
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در MARL
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
  • 24. استفاده از معماری‌های ترنسفورمر در MARL
  • 25. مدل‌سازی محیط‌های با اطلاعات ناقص (Partially Observable)
  • 26. تکنیک‌های مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 27. یادگیری تقویتی مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 28. یادگیری تقویتی مبتنی بر مشاهده مجزا
  • 29. مدل‌سازی بازی‌های استراتژیک با عامل‌های متعدد
  • 30. کاربرد MARL در رباتیک و کنترل هوشمند
  • 31. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 32. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 33. کاربرد MARL در بازی‌های کامپیوتری
  • 34. کاربرد MARL در مسائل بهینه‌سازی منابع
  • 35. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 36. کاربرد MARL در شبکه‌های ارتباطی
  • 37. کاربرد MARL در بازارهای مالی (با رعایت مقررات)
  • 38. مدل‌سازی پویایی‌های اجتماعی و گروهی
  • 39. یادگیری تقویتی برای هماهنگی ربات‌های همکار
  • 40. یادگیری تقویتی برای رقابت ربات‌ها
  • 41. یادگیری تقویتی برای مذاکره بین عامل‌ها
  • 42. یادگیری تقویتی برای یادگیری هنجارها و قوانین اجتماعی
  • 43. مدل‌سازی فرایندهای تصمیم‌گیری در گروه‌ها
  • 44. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های پیچیده
  • 45. تحلیل پایداری در سیستم‌های MARL
  • 46. تشخیص و پیش‌بینی رفتار عامل‌های دیگر
  • 47. یادگیری تقویتی برای یادگیری استراتژی‌های پیچیده
  • 48. مدل‌سازی محیط‌های با تعداد متغیر عامل‌ها
  • 49. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های گراف عصبی
  • 50. مدل‌سازی مسائل تخصیص منابع در محیط‌های چندعامله
  • 51. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 52. کاربرد MARL در مدیریت انرژی هوشمند
  • 53. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل‌ونقل خودران
  • 54. کاربرد MARL در سلامت دیجیتال و پزشکی
  • 55. یادگیری تقویتی برای مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 56. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک (با رویکرد شرعی)
  • 57. مدل‌سازی مسائل شبیه‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 58. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری در MARL
  • 59. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 60. معیارهای سنجش هماهنگی و همکاری
  • 61. معیارهای سنجش رقابت و کارایی
  • 62. روش‌های مقایسه الگوریتم‌ها
  • 63. مطالعات موردی پیشرفته در MARL
  • 64. آخرین پیشرفت‌ها در زمینه MARL
  • 65. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی در MARL (با تأکید بر چارچوب اسلامی)
  • 66. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 67. شفافیت و قابلیت تفسیر در MARL
  • 68. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 69. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL با استفاده از فریم‌ورک‌های موجود
  • 70. TensorFlow Agents برای MARL
  • 71. PyTorch برای MARL
  • 72. OpenAI Baselines برای MARL
  • 73. RLlib برای MARL
  • 74. SUMO برای شبیه‌سازی ترافیک چندعامله
  • 75. Multi-Agent Particle Environments
  • 76. StarCraft II Learning Environment
  • 77. OpenSpiel برای بازی‌های استراتژیک
  • 78. مدل‌سازی تعاملات پیچیده در بازی‌های رومیزی
  • 79. یادگیری تقویتی برای حل پازل‌های چندعامله
  • 80. کاربرد MARL در آموزش و یادگیری شخصی‌سازی‌شده
  • 81. مدل‌سازی محیط‌های اقتصادی با عامل‌های متعدد (با رعایت مقررات)
  • 82. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی معاملات سهام (با رعایت مقررات)
  • 83. مدل‌سازی تعاملات در شبکه‌های اجتماعی (با رویکرد اسلامی)
  • 84. یادگیری تقویتی برای کشف الگوهای پنهان
  • 85. مدل‌سازی فرایندهای یادگیری جمعی
  • 86. یادگیری تقویتی برای تطبیق‌پذیری عامل‌ها
  • 87. مدل‌سازی محیط‌های با تغییرات ناگهانی
  • 88. یادگیری تقویتی برای مدیریت بحران
  • 89. کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های تولید
  • 90. کاربرد MARL در مدیریت داده‌های بزرگ
  • 91. مدل‌سازی تعاملات در سیستم‌های رباتیک صنعتی
  • 92. یادگیری تقویتی برای کنترل فضاپیماها
  • 93. مدل‌سازی تعاملات در سیستم‌های مالی خرد (با رعایت مقررات)
  • 94. یادگیری تقویتی برای کشف تقلب (با رویکرد قانونی)
  • 95. کاربرد MARL در بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی
  • 96. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی روندها
  • 97. مدل‌سازی تعاملات در سیستم‌های نظارت و پایش
  • 98. یادگیری تقویتی برای شناسایی ناهنجاری‌ها
  • 99. کاربرد MARL در بهینه‌سازی سیستم‌های دفاعی (با چارچوب رسمی)
  • 100. مدل‌سازی تعاملات در سیستم‌های امنیتی سایبری

📚 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 تعاملات و دینامیک در محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله”

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

پیمایش به بالا