, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهی به سوی برنامه‌ریزی هوشمند و خودکار

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: راهی به سوی برنامه‌ریزی هوشمند و خودکار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای برنامه‌ریزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل
  • 4. محیط
  • 5. حالت
  • 6. پاداش
  • 7. تابع ارزش
  • 8. تابع سیاست
  • 9. پویایی محیط
  • 10. مدل محیط
  • 11. محیط های پویایی
  • 12. محیط های ایستا
  • 13. محیط های قطعی
  • 14. محیط های تصادفی
  • 15. مفهوم یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 16. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 17. چالش های MARL
  • 18. هماهنگی بین عامل ها
  • 19. رقابت بین عامل ها
  • 20. عدم قطعیت محیطی
  • 21. پیچیدگی محاسباتی
  • 22. عدم ایستایی در توزیع محیط
  • 23. انواع مسائل MARL
  • 24. همکاری
  • 25. رقابت
  • 26. ترکیبی
  • 27. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 28. فضای حالت مشترک
  • 29. فضای عمل مشترک
  • 30. فضای حالت مجزا
  • 31. فضای عمل مجزا
  • 32. فضای حالت پیوسته
  • 33. فضای عمل پیوسته
  • 34. مفهوم ناظر
  • 35. مفهوم بازی
  • 36. بازی های صفر و یک
  • 37. بازی های غیر صفر و یک
  • 38. بازی های با اطلاعات کامل
  • 39. بازی های با اطلاعات ناقص
  • 40. معرفی الگوریتم های کلاسیک MARL
  • 41. Independent Q-Learning (IQL)
  • 42. مزایا و معایب IQL
  • 43. چالش های IQL
  • 44. تجمیع سیاست ها (Policy Aggregation)
  • 45. تجمیع توابع ارزش (Value Function Aggregation)
  • 46. الگوریتم های مبتنی بر مدل
  • 47. الگوریتم های بدون مدل
  • 48. الگوریتم های مبتنی بر بازی
  • 49. الگوریتم های مبتنی بر عامل مرکزی
  • 50. معرفی الگوریتم های پیشرفته MARL
  • 51. Multi-Agent Deep Q-Network (MADQN)
  • 52. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 53. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 54. QMIX
  • 55. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 56. CommNet
  • 57. DIAL (Differentiable Inter-Agent Learning)
  • 58. MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
  • 59. مطالعه موردی: رباتیک و سیستم های خودمختار
  • 60. مطالعه موردی: بازی های ویدئویی چندنفره
  • 61. مطالعه موردی: مدیریت ترافیک
  • 62. مطالعه موردی: سیستم های توصیه گر چندعامله
  • 63. مطالعه موردی: شبکه های حسگر بی سیم
  • 64. مطالعه موردی: مدیریت منابع در محاسبات ابری
  • 65. مطالعه موردی: اقتصاد و بازارهای مالی
  • 66. مطالعه موردی: سیستم های خودمختار در فضانوردی
  • 67. مطالعه موردی: بهینه سازی زنجیره تامین
  • 68. مطالعه موردی: سیستم های پزشکی هوشمند
  • 69. معماری های شبکه های عصبی در MARL
  • 70. شبکه های کانولوشنال (CNN)
  • 71. شبکه های بازگشتی (RNN)
  • 72. شبکه های ترنسفورمر (Transformer)
  • 73. شبکه های گراف عصبی (GNN)
  • 74. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری عمیق
  • 75. کاربرد یادگیری عمیق در استخراج ویژگی ها
  • 76. کاربرد یادگیری عمیق در تقریب تابع ارزش و سیاست
  • 77. چالش های یادگیری عمیق در MARL
  • 78. تفسیرپذیری مدل های MARL
  • 79. تکنیک های افزایش تفسیرپذیری
  • 80. روش های بصری سازی
  • 81. ارزیابی عملکرد الگوریتم های MARL
  • 82. معیارهای ارزیابی
  • 83. شبیه سازی و محیط های آزمایشی
  • 84. مقایسه الگوریتم ها
  • 85. جنبه های اخلاقی و ایمنی در MARL
  • 86. سوگیری در الگوریتم ها
  • 87. رفتارهای ناخواسته
  • 88. کنترل و نظارت بر عامل ها
  • 89. آینده پژوهی در MARL
  • 90. مرزهای تحقیقاتی فعلی
  • 91. مسائل باز و چالش های آینده
  • 92. کاربردهای نوظهور
  • 93. توسعه ابزارها و چارچوب های MARL
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 95. یادگیری تقویتی چندعامله و ربات های انسان نما
  • 96. ملاحظات پیاده سازی
  • 97. هاردویر مورد نیاز
  • 98. نرم افزار و کتابخانه ها
  • 99. بهینه سازی محاسباتی
  • 100. جمع بندی و نتیجه گیری

📚 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: راهی به سوی برنامه‌ریزی هوشمند و خودکار”

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

پیمایش به بالا