, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: کشف استراتژی در محیط‌های کم‌بازخورد

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 یادگیری تقویتی چندعامله: کشف استراتژی در محیط‌های کم‌بازخورد

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

🎓 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. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفهوم عامل در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 4. تابع پاداش و حالت
  • 5. دینامیک محیط
  • 6. تعریف سیاست (Policy)
  • 7. تابع ارزش (Value Function)
  • 8. تابع ارزش عملی (Action-Value Function)
  • 9. معادلات بلمن
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 11. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 12. یادگیری SARSA
  • 13. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Network – DQN)
  • 14. معماری شبکه‌های عصبی در DQN
  • 15. تجربه تکرار (Experience Replay)
  • 16. هدف‌گذاری شبکه عصبی (Target Network)
  • 17. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
  • 18. تفاوت یادگیری مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 19. گرادیان سیاست مستقیم (REINFORCE)
  • 20. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 21. Actor-Critic Methods
  • 22. موتور Actor
  • 23. منتقد Critic
  • 24. یادگیری Actor-Critic
  • 25. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 26. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 27. یادگیری تقویتی مدل‌محور (Model-Based RL)
  • 28. یادگیری مدل محیط
  • 29. برنامه‌ریزی با مدل آموخته شده
  • 30. مزایا و معایب یادگیری مدل‌محور
  • 31. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 32. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 33. کاوش در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 34. روش‌های کاوش مبتنی بر پاداش تصادفی
  • 35. روش‌های کاوش مبتنی بر عدم قطعیت
  • 36. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent RL – MARL)
  • 37. محیط‌های چندعامله
  • 38. چالش‌های MARL
  • 39. همکاری در MARL
  • 40. رقابت در MARL
  • 41. محیط‌های مختلط همکاری-رقابت
  • 42. تعریف عامل در MARL
  • 43. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 44. یادگیری هماهنگ عامل‌ها
  • 45. یادگیری استراتژی در محیط‌های کم‌بازخورد
  • 46. مفهوم کم‌بازخورد (Sparse Rewards)
  • 47. چالش‌های یادگیری با پاداش کم
  • 48. تکنیک‌های افزایش پاداش (Reward Shaping)
  • 49. یادگیری مبتنی بر هدف (Goal-Conditioned RL)
  • 50. یادگیری مبتنی بر شمول (Curiosity-Driven Learning)
  • 51. یادگیری فعال (Active Learning) در MARL
  • 52. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی (Intrinsic Rewards)
  • 53. طراحی پاداش برای محیط‌های پیچیده
  • 54. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 55. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 56. یادگیری تقویتی با استفاده از ترنسفورمرها (Transformers)
  • 57. کاربردها در رباتیک
  • 58. کاربردها در بازی‌ها (استراتژیک)
  • 59. کاربردها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. کاربردها در مدیریت ترافیک
  • 61. کاربردها در بهینه‌سازی منابع
  • 62. کاربردها در امور مالی (بدون ربا)
  • 63. مباحث پیشرفته در MARL
  • 64. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 65. یادگیری تقویتی با تقابل (Adversarial RL)
  • 66. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 67. یادگیری تقویتی با استفاده از روش‌های مبتنی بر مدل تعمیم‌یافته
  • 68. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 69. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 70. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر شواهد (Evidence-Based RL)
  • 71. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش (Knowledge-Based RL)
  • 72. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل پیش‌بین (Predictive Model RL)
  • 73. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر بازی (Game Theory RL)
  • 74. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر کنترل (Control Theory RL)
  • 75. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization RL)
  • 76. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep RL)
  • 77. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation RL)
  • 78. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر داده‌های واقعی (Real-world Data RL)
  • 79. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر محیط‌های پویا (Dynamic Environments RL)
  • 80. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر عدم قطعیت (Uncertainty RL)
  • 81. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر انعطاف‌پذیری (Robustness RL)
  • 82. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر تفسیرپذیری (Interpretability RL)
  • 83. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر اخلاق (Ethical RL)
  • 84. ملاحظات پیاده‌سازی در MARL
  • 85. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
  • 86. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های MARL
  • 87. چالش‌های امنیتی در MARL
  • 88. آینده پژوهش در MARL
  • 89. یادگیری تقویتی برای هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 90. نقش یادگیری تقویتی در انقلاب صنعتی چهارم
  • 91. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی مولد
  • 92. تاثیرات اجتماعی و اقتصادی MARL
  • 93. آموزش و پرورش در عصر MARL
  • 94. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های MARL
  • 95. چارچوب‌های قانونی و نظارتی برای MARL
  • 96. ملاحظات فقهی در کاربردهای MARL
  • 97. مبانی اقتصادی بدون ربا در MARL
  • 98. اخلاق حرفه‌ای در توسعه MARL
  • 99. طراحی سیستم‌های MARL پایدار و قابل اعتماد
  • 100. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های خودمختار

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله: کشف استراتژی در محیط‌های کم‌بازخورد”

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

پیمایش به بالا