کتاب مقیاس‌پذیری یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های صنعتی بزرگ
, ,

کتاب مقیاس‌پذیری یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های صنعتی بزرگ

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000026837 دسته: , ,

📚 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 مقیاس‌پذیری یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های صنعتی بزرگ

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل سیستم‌های پیچیده صنعتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی تک عامله (Single-Agent RL)
  • 4. مفهوم عامل (Agent)
  • 5. مفهوم محیط (Environment)
  • 6. مفهوم حالت (State)
  • 7. مفهوم عمل (Action)
  • 8. مفهوم پاداش (Reward)
  • 9. تابع ارزش (Value Function)
  • 10. تابع سیاست (Policy Function)
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری RL (مانند Q-Learning, SARSA, Policy Gradients)
  • 12. مقدمه ای بر سیستم‌های صنعتی بزرگ
  • 13. ویژگی‌های سیستم‌های صنعتی بزرگ (مقیاس، پیچیدگی، پویایی)
  • 14. چالش‌های اتوماسیون در سیستم‌های صنعتی
  • 15. کاربرد یادگیری ماشین در سیستم‌های صنعتی
  • 16. نیاز به عامل‌های هوشمند در سیستم‌های صنعتی
  • 17. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. تعریف MARL
  • 19. تفاوت MARL با RL تک عامله
  • 20. انواع محیط‌های MARL (محیط‌های مشترک، محیط‌های توزیع شده)
  • 21. انواع تعامل عامل‌ها (همکاری، رقابت، مختلط)
  • 22. چالش‌های اصلی در MARL
  • 23. مشکل عدم ایستایی (Non-stationarity)
  • 24. مشکل مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 25. مشکل ارتباطات (Communication)
  • 26. مشکل هماهنگی (Coordination)
  • 27. مشکل کشف (Exploration)
  • 28. مشکل ارزیابی (Evaluation)
  • 29. کاربردهای MARL در سیستم‌های صنعتی
  • 30. بهینه‌سازی تولید
  • 31. مدیریت زنجیره تأمین
  • 32. رباتیک صنعتی (هماهنگی ربات‌ها)
  • 33. کنترل ترافیک در محیط‌های صنعتی
  • 34. مدیریت انرژی در کارخانجات
  • 35. نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه
  • 36. شناسایی خطا و عیب‌یابی
  • 37. طراحی سیستم‌های صنعتی
  • 38. مباحث پیشرفته در MARL
  • 39. مدل‌های یادگیری برای MARL
  • 40. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-based MARL)
  • 41. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based MARL)
  • 42. روش‌های ترکیبی (Actor-Critic MARL)
  • 43. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-based MARL)
  • 44. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized MARL)
  • 45. روش‌های مبتنی بر عامل توزیع شده (Decentralized MARL)
  • 46. روش‌های ترکیبی مرکزی-توزیع شده (Centralized-Decentralized MARL)
  • 47. تکنیک‌های مقابله با عدم ایستایی
  • 48. یادگیری سیاست مشترک (Joint Policy Learning)
  • 49. یادگیری سیاست‌های تطبیقی (Adaptive Policies)
  • 50. استفاده از مدل محیط (Environment Modeling)
  • 51. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری
  • 52. تجزیه مسئله به زیرمسائل کوچکتر (Problem Decomposition)
  • 53. یادگیری سلسله مراتبی (Hierarchical MARL)
  • 54. استفاده از معماری‌های شبکه‌های عصبی مقیاس‌پذیر
  • 55. یادگیری فاکتورگیری شده (Factorized MARL)
  • 56. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks – GNNs)
  • 57. تکنیک‌های ارتباطات بین عامل‌ها
  • 58. ارتباط صریح (Explicit Communication)
  • 59. ارتباط ضمنی (Implicit Communication)
  • 60. یادگیری پروتکل‌های ارتباطی
  • 61. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 62. تکنیک‌های هماهنگی
  • 63. یادگیری از طریق مشاهده (Learning by Observation)
  • 64. یادگیری از طریق تقلید (Learning by Imitation)
  • 65. استفاده از سیگنال‌های هماهنگی (Coordination Signals)
  • 66. روش‌های مبتنی بر بازی (Game-theoretic Approaches)
  • 67. تکنیک‌های کشف در MARL
  • 68. کشف مشترک (Joint Exploration)
  • 69. کشف مبتنی بر پاداش (Reward-based Exploration)
  • 70. کشف مبتنی بر عدم قطعیت (Uncertainty-based Exploration)
  • 71. تکنیک‌های ارزیابی در MARL
  • 72. معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics)
  • 73. روش‌های شبیه‌سازی (Simulation-based Evaluation)
  • 74. روش‌های مبتنی بر داده‌های واقعی (Real-world Data Evaluation)
  • 75. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های صنعتی
  • 76. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 77. طراحی تابع پاداش مناسب
  • 78. اعتبارسنجی و اطمینان‌پذیری مدل‌های MARL
  • 79. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 80. امنیت (Safety)
  • 81. ملاحظات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
  • 82. شبیه‌سازی سیستم‌های صنعتی برای آموزش MARL
  • 83. اهمیت شبیه‌سازی
  • 84. ابزارهای شبیه‌سازی (مانند CoppeliaSim, Gazebo, Unity)
  • 85. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی واقع‌گرایانه
  • 86. تولید داده‌های شبیه‌سازی
  • 87. اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی
  • 88. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MARL
  • 89. انتخاب الگوریتم مناسب
  • 90. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 91. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 92. یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 93. مباحث اخلاقی و اجتماعی در MARL صنعتی
  • 94. مسئولیت‌پذیری
  • 95. تأثیر بر نیروی کار
  • 96. امنیت و حریم خصوصی
  • 97. مسیرهای تحقیقاتی آینده در MARL برای سیستم‌های صنعتی
  • 98. سیستم‌های MARL با قابلیت خود-بهبودی
  • 99. MARL برای سیستم‌های صنعتی بسیار بزرگ و توزیع شده
  • 100. ترکیب MARL با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی (مانند یادگیری عمیق، رباتیک)

📚 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 مقیاس‌پذیری یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های صنعتی بزرگ”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا