, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله با قابلیت یادگیری مستمر در خانه 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری تقویتی چندعامله با قابلیت یادگیری مستمر در خانه هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های هوشمند خانگی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمات یادگیری ماشین
  • 3. مقدمات هوش مصنوعی
  • 4. مقدمات شبکه عصبی
  • 5. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. محیط در یادگیری تقویتی
  • 7. عامل در یادگیری تقویتی
  • 8. حالت در یادگیری تقویتی
  • 9. عمل در یادگیری تقویتی
  • 10. پاداش در یادگیری تقویتی
  • 11. سیاست در یادگیری تقویتی
  • 12. تابع ارزش در یادگیری تقویتی
  • 13. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 15. Q-Learning
  • 16. Deep Q-Networks (DQN)
  • 17. Double DQN
  • 18. Dueling DQN
  • 19. Prioritized Experience Replay
  • 20. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 21. Policy Gradients
  • 22. REINFORCE
  • 23. Actor-Critic Methods
  • 24. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 25. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 26. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 27. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 28. مقدمات یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 29. تفاوت MARL با RL تک عامله
  • 30. چالش‌های MARL
  • 31. همکاری در MARL
  • 32. رقابت در MARL
  • 33. محیط‌های مشترک در MARL
  • 34. فضاهای حالت و عمل مشترک
  • 35. فضاهای حالت و عمل غیرمشترک
  • 36. هم‌افزایی عوامل
  • 37. تضاد منافع عوامل
  • 38. یادگیری مستمر (Continual Learning)
  • 39. مفهوم یادگیری مستمر
  • 40. چالش‌های یادگیری مستمر
  • 41. فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
  • 42. انتقال دانش (Knowledge Transfer)
  • 43. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 44. یادگیری بدون فراموشی (Continual Learning Without Forgetting)
  • 45. روش‌های یادگیری مستمر
  • 46. روش‌های مبتنی بر بازتولید (Rehearsal Methods)
  • 47. روش‌های مبتنی بر منظم‌سازی (Regularization Methods)
  • 48. روش‌های مبتنی بر تخصیص پارامتر (Parameter Isolation Methods)
  • 49. روش‌های مبتنی بر معماری پویا (Dynamic Architecture Methods)
  • 50. کاربرد MARL با قابلیت یادگیری مستمر در خانه هوشمند
  • 51. مقدمات خانه هوشمند
  • 52. دستگاه‌های خانه هوشمند
  • 53. سنسورها در خانه هوشمند
  • 54. محرک‌ها در خانه هوشمند
  • 55. شبکه ارتباطی خانه هوشمند
  • 56. پروتکل‌های ارتباطی خانه هوشمند
  • 57. سناریوهای خانه هوشمند
  • 58. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خانه هوشمند
  • 59. کنترل نورپردازی در خانه هوشمند
  • 60. کنترل تهویه مطبوع در خانه هوشمند
  • 61. کنترل لوازم خانگی در خانه هوشمند
  • 62. مدیریت امنیت در خانه هوشمند
  • 63. دستیار صوتی در خانه هوشمند
  • 64. شخصی‌سازی تجربه کاربر در خانه هوشمند
  • 65. تطبیق با عادات ساکنین
  • 66. یادگیری الگوهای رفتاری
  • 67. پیش‌بینی نیازها
  • 68. بهبود کارایی سیستم
  • 69. کاهش بار محاسباتی
  • 70. مدیریت منابع شبکه
  • 71. سیستم‌های توزیع شده در خانه هوشمند
  • 72. معماری‌های MARL برای خانه هوشمند
  • 73. معماری‌های یادگیری مستمر برای خانه هوشمند
  • 74. پیاده‌سازی MARL با قابلیت یادگیری مستمر در خانه هوشمند
  • 75. انتخاب الگوریتم‌های مناسب
  • 76. طراحی تابع پاداش
  • 77. مدیریت داده‌ها
  • 78. ارزیابی عملکرد
  • 79. شبیه‌سازی محیط خانه هوشمند
  • 80. جمع‌آوری داده‌های واقعی
  • 81. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی
  • 82. چالش‌های امنیتی در MARL خانه هوشمند
  • 83. ملاحظات اخلاقی در یادگیری مستمر خانه هوشمند
  • 84. مطالعات موردی
  • 85. پروژه‌های عملی
  • 86. آینده MARL با قابلیت یادگیری مستمر در خانه هوشمند
  • 87. تحقیقات پیش رو
  • 88. گرایش‌های جدید
  • 89. نتیجه‌گیری
  • 90. بازنگری مفاهیم
  • 91. جمع‌بندی نهایی
  • 92. پرسش و پاسخ

📚 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 با قابلیت یادگیری مستمر در خانه هوشمند”

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

پیمایش به بالا