کتاب COMA: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
, ,

کتاب COMA: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000028246 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 COMA: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 3. مزایای MARL نسبت به یادگیری تقویتی تک عامله
  • 4. کاربردهای MARL در دنیای واقعی
  • 5. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 6. عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 7. تابع ارزش (Value Function)
  • 8. تابع سیاست (Policy Function)
  • 9. معادله بلمن (Bellman Equation)
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری RL پایه (Q-Learning, SARSA)
  • 11. مفاهیم پیشرفته RL (Approximation توابع ارزش، Cross-Entropy Method)
  • 12. مقدمه به سیستم‌های چندعامله (Multi-Agent Systems)
  • 13. انواع تعاملات بین عامل‌ها (همکاری، رقابت، مختلط)
  • 14. مدل‌های عامل‌ها (عامل‌های کاملاً آگاه، عامل‌های با آگاهی محدود)
  • 15. محیط‌های MARL
  • 16. مفهوم فضای حالت مشترک (Joint State Space)
  • 17. مفهوم فضای عمل مشترک (Joint Action Space)
  • 18. فضای مشاهده عامل (Agent Observation Space)
  • 19. مفهوم اطلاعات ناقص (Partial Observability)
  • 20. تفاوت بین Partial Observability و Non-stationarity
  • 21. Non-stationarity در MARL
  • 22. منشأ Non-stationarity (تغییر سیاست عامل‌های دیگر)
  • 23. پیامدهای Non-stationarity بر الگوریتم‌های RL تک عامله
  • 24. راهکارهای مقابله با Non-stationarity
  • 25. تکنیک‌های مدل‌سازی عامل‌های دیگر (Theory of Mind)
  • 26. مدل‌های پیش‌بینی رفتار عامل‌های دیگر
  • 27. یادگیری سیاست‌های مقاوم (Robust Policies)
  • 28. یادگیری سیاست‌های تکاملی (Evolutionary Strategies)
  • 29. مفاهیم هماهنگی (Coordination) در MARL
  • 30. انواع هماهنگی (صریح، ضمنی)
  • 31. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر هماهنگی
  • 32. یادگیری سیاست مشترک (Joint Policy Learning)
  • 33. یادگیری سیاست‌های توزیع‌شده (Decentralized Policies)
  • 34. مفهوم عامل مرکزی (Centralized Agent)
  • 35. مفهوم عامل ناظر (Observer Agent)
  • 36. مفهوم عامل کنترل‌کننده (Controller Agent)
  • 37. یادگیری مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 38. یادگیری مبتنی بر عامل ناظر (Centralized Execution)
  • 39. یادگیری مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized Execution)
  • 40. یادگیری مبتنی بر عامل مرکزی و توزیع‌شده (CTDE)
  • 41. الگوریتم‌های CTDE پایه
  • 42. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 43. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 44. QMIX (Q-value Mixing)
  • 45. IQL (Independent Q-Learning)
  • 46. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) برای تک عامل
  • 47. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) برای تک عامل
  • 48. PPO (Proximal Policy Optimization) برای تک عامل
  • 49. TRPO (Trust Region Policy Optimization) برای تک عامل
  • 50. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
  • 51. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در MARL
  • 52. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و LSTM در MARL
  • 53. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) در MARL
  • 54. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در چارچوب‌های MARL
  • 55. استفاده از تنسورفلو (TensorFlow) و پای‌تورچ (PyTorch)
  • 56. فریم‌ورک‌های تخصصی MARL (مانند PettingZoo, RLlib-MARL)
  • 57. محیط‌های شبیه‌سازی MARL (مانند StarCraft II, Multi-Agent Particle Environments)
  • 58. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌های رقابتی
  • 59. یافتن تعادل نش در بازی‌های با فضای حالت-عمل بزرگ
  • 60. الگوریتم‌های مبتنی بر یافتن تعادل نش
  • 61. یادگیری مبتنی بر بازی‌های صفر و یک (Zero-Sum Games)
  • 62. یادگیری مبتنی بر بازی‌های مجموع غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 63. مفهوم همکاری در بازی‌های مشترک
  • 64. یادگیری سیاست‌های همکاری بهینه
  • 65. پاداش‌دهی مشترک (Joint Reward)
  • 66. پاداش‌دهی تفکیک‌شده (Individual Rewards)
  • 67. طراحی تابع پاداش برای سناریوهای MARL
  • 68. چالش‌های طراحی پاداش (Reward Shaping, Reward Sparsity)
  • 69. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning) در MARL
  • 70. یادگیری از طریق تقویت (Reinforcement Learning) در MARL
  • 71. یادگیری ترکیبی (Hybrid Learning) در MARL
  • 72. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل (Model-Based RL) در MARL
  • 73. یادگیری تقویتی بدون استفاده از مدل (Model-Free RL) در MARL
  • 74. اهمیت اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 75. استراتژی‌های اکتشاف در MARL
  • 76. اکتشاف تصادفی (Random Exploration)
  • 77. اکتشاف مبتنی بر آنتروپی (Entropy-Based Exploration)
  • 78. اکتشاف مبتنی بر پاداش (Reward-Based Exploration)
  • 79. اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت (Uncertainty-Based Exploration)
  • 80. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 81. چالش‌های مقیاس‌پذیری با افزایش تعداد عامل‌ها
  • 82. تکنیک‌های بهبود مقیاس‌پذیری
  • 83. یادگیری سیاست‌های قابل ترکیب (Compositional Policies)
  • 84. یادگیری سیاست‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Policies)
  • 85. یادگیری سیاست‌های ماژولار (Modular Policies)
  • 86. کاربرد MARL در رباتیک
  • 87. ربات‌های خودمختار در محیط‌های مشترک
  • 88. هماهنگی ربات‌های متحرک
  • 89. کنترل ناوگان ربات‌ها
  • 90. کاربرد MARL در بازی‌های کامپیوتری
  • 91. استراتژی‌های هوش مصنوعی در بازی‌های چندنفره
  • 92. توسعه شخصیت‌های هوشمند در بازی‌ها
  • 93. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده برای گروه‌ها
  • 95. توصیه‌گرهای پویا در محیط‌های مشترک
  • 96. کاربرد MARL در شبکه‌های مخابراتی
  • 97. مدیریت منابع در شبکه‌های بی‌سیم
  • 98. بهینه‌سازی ترافیک شبکه
  • 99. کاربرد MARL در اقتصاد
  • 100. مدل‌سازی بازارهای مالی

📚 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 COMA: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا