سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تسلط بر بازی‌های میدان میانگین استکلبرگ: از تئوری تا پیاده‌سازی با AC-SMFG

کتاب تسلط بر بازی‌های میدان میانگین استکلبرگ: از تئوری تا پیاده‌سازی با AC-SMFG

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تسلط بر بازی‌های میدان میانگین استکلبرگ: از تئوری تا پیاده‌سازی با AC-SMFG

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله و تئوری بازی‌ها

موضوع میانی: بازی‌های میدان میانگین استکلبرگ: تئوری و الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. مبانی تئوری بازی‌ها
  • 4. مبانی بازی‌های تفکیکی
  • 5. مبانی بازی‌های دینامیکی
  • 6. مبانی بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 7. مقدمه‌ای بر مفاهیم میدان میانگین (Mean Field)
  • 8. تئوری بازی‌های میدان میانگین (MFG)
  • 9. کاربرد بازی‌های میدان میانگین
  • 10. مقدمه‌ای بر استراتژی‌های استکلبرگ (Stackelberg Strategies)
  • 11. بازی‌های استکلبرگ: تعریف و خواص
  • 12. تفاوت بازی‌های استکلبرگ با بازی‌های ناش (Nash Games)
  • 13. مبانی یادگیری در بازی‌های چندعامله
  • 14. یادگیری در بازی‌های با یک عامل (Single-Agent RL)
  • 15. روش‌های یادگیری تقویتی کلاسیک (Q-Learning, SARSA)
  • 16. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق (DQN, Policy Gradients)
  • 17. چالش‌های یادگیری در بازی‌های چندعامله
  • 18. وابستگی متقابل استراتژی‌ها
  • 19. عدم ایستایی محیط (Non-stationarity)
  • 20. مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 21. بازی‌های میدان میانگین استکلبرگ (SMFG): تعریف رسمی
  • 22. مولفه‌های یک بازی میدان میانگین استکلبرگ
  • 23. نقش رهبر (Leader) و پیرو (Follower) در SMFG
  • 24. مدل‌سازی مسائل با SMFG
  • 25. حل تحلیلی SMFG (در صورت امکان)
  • 26. مفهوم تعادل استکلبرگ در MFG
  • 27. تعریف تعادل استکلبرگ در SMFG
  • 28. وجود و یکتایی تعادل در SMFG
  • 29. مشکلات محاسباتی در یافتن تعادل SMFG
  • 30. نیاز به الگوریتم‌های یادگیری برای SMFG
  • 31. مقدمه‌ای بر یادگیری در SMFG
  • 32. چالش‌های یادگیری در SMFG
  • 33. عدم قطعیت در مدل محیطی SMFG
  • 34. عدم قطعیت در رفتار عاملان دیگر
  • 35. مقاله‌ی "Learning in Stackelberg Mean Field Games: A Non-Asymptotic Analysis"
  • 36. اهمیت تحلیل غیرمجازی (Non-Asymptotic Analysis)
  • 37. مفاهیم کلیدی در تحلیل غیرمجازی
  • 38. کوانتیزاسیون (Quantization) در SMFG
  • 39. تکنیک‌های کوانتیزاسیون فضای حالت (State Space Quantization)
  • 40. تکنیک‌های کوانتیزاسیون فضای عمل (Action Space Quantization)
  • 41. استفاده از کوانتیزاسیون در یادگیری SMFG
  • 42. الگوریتم AC-SMFG (Actor-Critic for Stackelberg Mean Field Games)
  • 43. ساختار کلی الگوریتم AC-SMFG
  • 44. نقش عامل بازیگر (Actor) در AC-SMFG
  • 45. نقش عامل منتقد (Critic) در AC-SMFG
  • 46. یادگیری استراتژی رهبر (Leader Policy Learning)
  • 47. یادگیری استراتژی پیرو (Follower Policy Learning)
  • 48. تعامل رهبر و پیرو در AC-SMFG
  • 49. پیش‌بینی رفتار پیرو توسط رهبر
  • 50. بهینه‌سازی استراتژی رهبر با در نظر گرفتن پیش‌بینی پیرو
  • 51. مفهوم "همگرایی" (Convergence) در یادگیری RL
  • 52. همگرایی الگوریتم‌های RL کلاسیک
  • 53. همگرایی در بازی‌های چندعامله
  • 54. همگرایی در بازی‌های میدان میانگین
  • 55. همگرایی در بازی‌های استکلبرگ
  • 56. تحلیل غیرمجازی همگرایی AC-SMFG
  • 57. کران‌های مجاز (Bounds) در تحلیل غیرمجازی
  • 58. کران‌های خطا (Error Bounds)
  • 59. کران‌های مجاز برای تعداد نمونه‌ها (Sample Complexity Bounds)
  • 60. تاثیر پارامترهای الگوریتم بر همگرایی
  • 61. نقش اندازه میدان میانگین (Mean Field Size)
  • 62. نقش نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 63. نقش عاملان پیرو (Follower Agents)
  • 64. پیاده‌سازی عملی AC-SMFG
  • 65. انتخاب معماری شبکه عصبی برای عامل بازیگر
  • 66. انتخاب معماری شبکه عصبی برای عامل منتقد
  • 67. انتخاب تابع پاداش (Reward Function) مناسب
  • 68. انتخاب استراتژی کاوش (Exploration Strategy)
  • 69. استراتژی‌های تجمیع (Aggregation Strategies) برای میدان میانگین
  • 70. کاربرد TF-IDF در تخمین توزیع میدان میانگین
  • 71. روش‌های دیگر تخمین توزیع میدان میانگین
  • 72. مدل‌سازی محیط‌های پویا (Dynamic Environments)
  • 73. مدل‌سازی محیط‌های با توابع پاداش پیچیده
  • 74. مدل‌سازی محیط‌های با فضای حالت بزرگ
  • 75. اعمال AC-SMFG در سناریوهای مختلف
  • 76. مدیریت ترافیک شهری با SMFG
  • 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های هوشمند با SMFG
  • 78. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده با SMFG
  • 79. کاربرد AC-SMFG در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 80. مثال‌های عملیاتی و مطالعات موردی
  • 81. شبیه‌سازی محیط برای آزمایش AC-SMFG
  • 82. ارزیابی عملکرد AC-SMFG در مقابل الگوریتم‌های دیگر
  • 83. مقایسه با رویکردهای مبتنی بر Nash Equilibrium
  • 84. مقایسه با رویکردهای یادگیری متمرکز (Centralized Learning)
  • 85. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) الگوریتم AC-SMFG
  • 86. تأثیر نویز (Noise) در محیط بر عملکرد الگوریتم
  • 87. تأثیر محدودیت‌های ارتباطی (Communication Constraints)
  • 88. جنبه‌های پیشرفته در AC-SMFG
  • 89. یادگیری در SMFG با تعداد متغیر عاملان
  • 90. SMFG با اطلاعات ناقص و پنهان
  • 91. SMFG با اهداف متضاد (Conflicting Objectives)
  • 92. یادگیری فعال (Active Learning) در SMFG
  • 93. یادگیری فدرال (Federated Learning) در SMFG
  • 94. یادگیری با تقویتی از طریق مدل (Model-Based RL) در SMFG
  • 95. طراحی توابع پاداش برای SMFG
  • 96. روش‌های اعتبارسنجی (Validation) برای مدل‌های SMFG
  • 97. اهمیت ویژگی‌های مهندسی شده (Engineered Features)
  • 98. مقیاس‌پذیری AC-SMFG به تعداد زیاد عاملان
  • 99. محدودیت‌های فعلی AC-SMFG
  • 100. مسائل اخلاقی و امنیتی در SMFG

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.