, ,

کتاب مبانی یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های هوشمند

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 مبانی یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

🎓 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 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. یادگیری مبتنی بر مدل در مقابل یادگیری بدون مدل
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-Learning
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: SARSA
  • 8. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 9. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای یادگیری تقویتی
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای یادگیری تقویتی
  • 12. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 14. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 15. مسائل هماهنگی و رقابت در MARL
  • 16. فضاهای حالت و عمل مشترک در MARL
  • 17. فضاهای حالت و عمل مجزا در MARL
  • 18. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی و عامل عامل (Centralized vs. Decentralized)
  • 19. یادگیری تقویتی با عامل مرکزی (Centralized MARL)
  • 20. یادگیری تقویتی با عامل عامل (Decentralized MARL)
  • 21. یادگیری تقویتی نیمه‌متمرکز (Semi-Decentralized MARL)
  • 22. الگوریتم‌های Dasar MARL: Independent Q-Learning (IQL)
  • 23. محدودیت‌های IQL
  • 24. الگوریتم‌های Dasar MARL: VDN (Value Decomposition Networks)
  • 25. مفهوم تجزیه تابع ارزش
  • 26. معماری VDN
  • 27. الگوریتم‌های Dasar MARL: QMIX
  • 28. مفهوم تابع Mixing
  • 29. معماری QMIX
  • 30. مقایسه VDN و QMIX
  • 31. یادگیری تقویتی با عامل مرکزی در طول آموزش (CTDE)
  • 32. الگوریتم‌های CTDE: MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 33. معماری MADDPG
  • 34. کاربرد MADDPG در سناریوهای پیچیده
  • 35. الگوریتم‌های CTDE: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 36. مفهوم عامل شمارشی
  • 37. معماری COMA
  • 38. مزایای COMA
  • 39. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در MARL
  • 40. مدل‌سازی محیط مشترک
  • 41. استفاده از مدل در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 42. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 43. پروتکل‌های ارتباطی در MARL
  • 44. یادگیری استراتژی‌های ارتباطی
  • 45. کاربرد یادگیری تقویتی با ارتباطات
  • 46. یادگیری تقویتی با اکتشاف در محیط‌های چندعامله
  • 47. چالش‌های اکتشاف در MARL
  • 48. راهکارهای اکتشاف در MARL
  • 49. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مهندسی شده
  • 50. طراحی تابع پاداش برای سیستم‌های چندعامله
  • 51. پاداش‌های مشروط و غیرمشروط
  • 52. پیاده‌سازی توابع پاداش سازگار
  • 53. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 54. هماهنگی ربات‌ها در وظایف مشترک
  • 55. کنترل ترافیک پهپادها با MARL
  • 56. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند با MARL
  • 57. مدیریت بهینه ترافیک شهری
  • 58. کنترل چراغ‌های راهنمایی هوشمند
  • 59. کاربرد MARL در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 60. بازی‌های استراتژیک چندنفره
  • 61. شبیه‌سازی سناریوهای جنگی
  • 62. توسعه عوامل هوشمند برای بازی‌ها
  • 63. کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع شده
  • 64. مدیریت منابع در شبکه‌های کامپیوتری
  • 65. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌ها
  • 66. کنترل جریان داده در شبکه‌های ارتباطی
  • 67. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مالی
  • 68. معاملات الگوریتمی چندعامله
  • 69. مدیریت پورتفوی هوشمند
  • 70. پیش‌بینی بازارهای مالی با MARL
  • 71. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای کاربران
  • 73. هماهنگی توصیه‌ها در گروه‌ها
  • 74. بهبود تجربه کاربری با MARL
  • 75. یادگیری تقویتی در شبکه‌های حسگر
  • 76. تخصیص منابع در شبکه‌های حسگر
  • 77. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های حسگر
  • 78. جمع‌آوری داده‌های کارآمد با MARL
  • 79. یادگیری تقویتی در سیستم‌های سلامت
  • 80. مدیریت پرونده الکترونیک سلامت
  • 81. هماهنگی تیم‌های پزشکی
  • 82. شبیه‌سازی بیماری‌های عفونی
  • 83. یادگیری تقویتی در سیستم‌های تولیدی
  • 84. بهینه‌سازی خطوط تولید
  • 85. مدیریت موجودی در سیستم‌های تولیدی
  • 86. کنترل کیفیت محصولات با MARL
  • 87. یادگیری تقویتی در سیستم‌های انرژی
  • 88. مدیریت شبکه‌های هوشمند برق
  • 89. بهینه‌سازی تولید انرژی تجدیدپذیر
  • 90. کنترل مصرف انرژی خانگی
  • 91. یادگیری تقویتی در سیستم‌های امنیتی
  • 92. تشخیص نفوذ در شبکه‌های کامپیوتری
  • 93. مدیریت دفاع سایبری چندعامله
  • 94. سیستم‌های نظارتی هوشمند
  • 95. یادگیری تقویتی در ربات‌های صنعتی
  • 96. هماهنگی ربات‌ها در خط تولید
  • 97. انجام وظایف پیچیده توسط ربات‌ها
  • 98. بهبود بهره‌وری در محیط‌های صنعتی
  • 99. یادگیری تقویتی در سیستم‌های خودران
  • 100. هدایت خودروهای خودران در ترافیک

📚 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 مبانی یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های هوشمند”

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

پیمایش به بالا