, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمای جامع برای پروژه‌های نرم‌افزاری هوافضا

تومان249,950

انتخاب پلن

📚 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: راهنمای جامع برای پروژه‌های نرم‌افزاری هوافضا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات پروژه توسعه نرم‌افزار در صنایع هوافضا

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 4. محیط های یادگیری تقویتی
  • 5. عامل های یادگیری تقویتی
  • 6. تابع ارزش
  • 7. تابع سیاست
  • 8. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 9. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 10. یادگیری ترکیبی
  • 11. الگوریتم های یادگیری تقویتی
  • 12. Q-Learning
  • 13. SARSA
  • 14. Deep Q-Networks (DQN)
  • 15. Policy Gradients
  • 16. Actor-Critic Methods
  • 17. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. تفاوت های MARL با RL تک عامله
  • 19. چالش های MARL
  • 20. محیط های چندعامله
  • 21. عامل های چندعامله
  • 22. هماهنگی عامل ها
  • 23. رقابت عامل ها
  • 24. همکاری عامل ها
  • 25. مدل های هماهنگی عامل ها
  • 26. مدل های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 27. مدل های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 28. مدل های ترکیبی در MARL
  • 29. الگوریتم های MARL
  • 30. Decentralized Execution, Centralized Training (CTDE)
  • 31. Independent Q-Learning (IQL)
  • 32. Deep Coordination Graph (DCG)
  • 33. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 34. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 35. Learning with Opponent Learning Awareness (LOLA)
  • 36. نرخ گذاری در MARL
  • 37. مقیاس پذیری در MARL
  • 38. پیچیدگی محاسباتی در MARL
  • 39. عدم قطعیت در MARL
  • 40. ناهمگنی عامل ها در MARL
  • 41. ارتباطات بین عامل ها در MARL
  • 42. یادگیری تقویتی در نرم افزار هوافضا
  • 43. کاربردها در هوافضا
  • 44. مسیریابی و ناوبری هواپیما
  • 45. مدیریت ترافیک هوایی
  • 46. طراحی و کنترل هواپیما
  • 47. مدیریت ناوگان هواپیما
  • 48. تشخیص خطا و نگهداری پیش بینانه
  • 49. بهینه سازی مصرف سوخت
  • 50. مدیریت منابع در ماموریت های فضایی
  • 51. کنترل ربات های فضایی
  • 52. هماهنگی ماهواره ها
  • 53. شبیه سازی محیط های هوافضا
  • 54. مدل سازی محیط های پیچیده هوافضا
  • 55. پیاده سازی محیط های شبیه سازی شده برای MARL
  • 56. توسعه ابزارها و چارچوب های نرم افزاری برای MARL در هوافضا
  • 57. زبان های برنامه نویسی مرتبط (Python, C++)
  • 58. کتابخانه های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 59. چارچوب های MARL (OpenAI Gym, PettingZoo, StarCraft II Learning Environment)
  • 60. شبیه سازهای هوافضا (AirSim, Flightmare)
  • 61. جمع آوری و پردازش داده ها در پروژه های هوافضا
  • 62. استانداردهای داده در هوافضا
  • 63. پیش پردازش داده های حسگرها
  • 64. مهندسی ویژگی برای محیط های هوافضا
  • 65. طراحی تابع پاداش در MARL برای هوافضا
  • 66. تعریف اهداف ماموریت به عنوان پاداش
  • 67. پیاده سازی توابع پاداش مناسب
  • 68. چالش های طراحی تابع پاداش
  • 69. ارزیابی عملکرد عامل های MARL
  • 70. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 71. معیارهای ارزیابی در پروژه های هوافضا
  • 72. اعتبار سنجی مدل های MARL
  • 73. تست و اشکال زدایی در MARL
  • 74. ملاحظات امنیتی در MARL برای هوافضا
  • 75. حفاظت از عامل ها در برابر حملات
  • 76. اطمینان از رفتار ایمن عامل ها
  • 77. قابلیت اطمینان سیستم های MARL
  • 78. قابلیت تفسیر مدل های MARL
  • 79. توضیح پذیری تصمیمات عامل ها
  • 80. اعتماد به سیستم های MARL
  • 81. مطالعات موردی در هوافضا
  • 82. مثال های موفق MARL در هوافضا
  • 83. تحلیل شکست ها و درس های آموخته شده
  • 84. پروژه های تحقیقاتی در حوزه MARL برای هوافضا
  • 85. روندهای آینده در MARL برای هوافضا
  • 86. یادگیری تقویتی با دانش قبلی
  • 87. یادگیری تقویتی با نظارت
  • 88. یادگیری تقویتی چندوظیفه ای
  • 89. هماهنگی عامل های نامتقارن
  • 90. ارتباطات یادگرفته شده بین عامل ها
  • 91. یادگیری تقویتی در محیط های پویا و غیرقطعی
  • 92. کاربرد MARL در سیستم های خودمختار هوافضا
  • 93. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MARL در هوافضا
  • 94. نتیجه گیری و چشم انداز آینده

📚 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: راهنمای جامع برای پروژه‌های نرم‌افزاری هوافضا”

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

پیمایش به بالا