سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مهندسی و علوم مواد: کشف و طراحی پیشرفته

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مهندسی و علوم مواد: کشف و طراحی پیشرفته

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 در مهندسی و علوم مواد: کشف و طراحی پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای تحقیقاتی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. مشکلات اساسی در یادگیری تقویتی
  • 5. مدل های یادگیری تقویتی: مدل دار و بدون مدل
  • 6. روش های یادگیری تقویتی: مبتنی بر ارزش و مبتنی بر سیاست
  • 7. الگوریتم های یادگیری تقویتی کلاسیک: Q-learning، SARSA
  • 8. شبکه های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی (DQN)
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق
  • 10. معرفی یادگیری تقویتی عمیق
  • 11. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 12. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 13. ازدحام تجربه (Experience Replay)
  • 14. هدف شبکه (Target Network)
  • 15. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 16. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. تفاوت های MARL با RL تک عامله
  • 18. چالش های MARL: عدم قطعیت محیط، هماهنگی، رقابت
  • 19. انواع استراتژی های MARL: مبتنی بر سیاست مشترک، مبتنی بر سیاست مجزا
  • 20. روش های هماهنگی عامل ها
  • 21. مفهوم بازی های تکراری در MARL
  • 22. مفاهیم نظریه بازی ها در MARL
  • 23. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 24. تعادل خودکار (Self-Play)
  • 25. یادگیری تقویتی در مهندسی مواد
  • 26. کاربرد MARL در کشف مواد
  • 27. کاربرد MARL در طراحی مواد
  • 28. بهینه سازی خواص مواد با MARL
  • 29. تسریع فرآیند اکتشاف مواد با MARL
  • 30. پیش بینی خواص مواد با MARL
  • 31. کشف مواد جدید با قابلیت های خاص
  • 32. طراحی مواد برای کاربردهای صنعتی
  • 33. بهینه سازی فرآیندهای تولید مواد
  • 34. یادگیری تقویتی در علوم مواد
  • 35. مدل سازی رفتار مواد در مقیاس اتمی و مولکولی
  • 36. شبیه سازی دینامیک مولکولی با MARL
  • 37. شبیه سازی مونت کارلو با MARL
  • 38. یادگیری قوانین فیزیکی از داده ها با MARL
  • 39. کشف مکانیزم های فیزیکی مواد
  • 40. تأثیر ساختار مواد بر خواص آن
  • 41. طراحی مواد با ساختارهای پیچیده
  • 42. کشف نقاط ضعف و قوت مواد
  • 43. تحلیل شکست مواد با MARL
  • 44. پیش بینی عمر مفید مواد
  • 45. یادگیری تقویتی برای بهینه سازی فرآیندهای علوم مواد
  • 46. بهینه سازی سنتز نانوذرات
  • 47. بهینه سازی آلیاژسازی
  • 48. بهینه سازی عملیات حرارتی
  • 49. بهینه سازی پوشش دهی سطوح
  • 50. بهینه سازی فرآیندهای چاپ سه بعدی مواد
  • 51. کاربرد MARL در کشف مواد پیشرفته
  • 52. کشف مواد با خواص الکترونیکی جدید
  • 53. کشف مواد با خواص مغناطیسی جدید
  • 54. کشف مواد با خواص نوری جدید
  • 55. کشف مواد با خواص کاتالیتیکی جدید
  • 56. کشف مواد با خواص ترموالکتریک جدید
  • 57. کشف مواد با خواص مکانیکی بهبود یافته
  • 58. کشف مواد برای ذخیره انرژی
  • 59. کشف مواد برای جذب آلاینده ها
  • 60. کشف مواد زیست سازگار
  • 61. کاربرد MARL در طراحی مواد پیشرفته
  • 62. طراحی نانومواد
  • 63. طراحی کامپوزیت ها
  • 64. طراحی آلیاژهای حافظه دار
  • 65. طراحی پلیمرهای هوشمند
  • 66. طراحی سرامیک های پیشرفته
  • 67. طراحی مواد برای الکترونیک انعطاف پذیر
  • 68. طراحی مواد برای کاربردهای فضایی
  • 69. طراحی مواد برای کاربردهای پزشکی
  • 70. طراحی مواد برای فیلتراسیون
  • 71. طراحی مواد برای ذخیره سازی هیدروژن
  • 72. روش های پیشرفته در MARL برای علوم مواد
  • 73. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل توزیع شده (DDPG)
  • 74. یادگیری تقویتی Actor-Critic
  • 75. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش های پیچیده
  • 77. یادگیری تقویتی با اکتشاف بالا
  • 78. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 79. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی معکوس (Inverse RL)
  • 80. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی چند وظیفه ای (Multi-Task RL)
  • 81. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical RL)
  • 82. یادگیری تقویتی با رویکردهای مبتنی بر مدل گراف (Graph-based RL)
  • 83. کاربرد MARL در شبیه سازی مواد
  • 84. شبیه سازی رشد کریستال
  • 85. شبیه سازی تبلور مجدد
  • 86. شبیه سازی انتشار اتمی
  • 87. شبیه سازی رفتار مکانیکی در مقیاس میکرو
  • 88. شبیه سازی رفتار سطوح
  • 89. شبیه سازی تشکیل عیوب
  • 90. شبیه سازی واکنش های شیمیایی در سطوح
  • 91. شبیه سازی پدیده های انتقال
  • 92. شبیه سازی پایداری فاز
  • 93. چالش ها و فرصت های آینده در MARL برای علوم مواد
  • 94. نیاز به داده های با کیفیت بالا
  • 95. مقیاس پذیری الگوریتم ها
  • 96. تفسیرپذیری مدل های یادگیری شده
  • 97. اعتبارسنجی نتایج شبیه سازی با آزمایشات واقعی
  • 98. توسعه ابزارهای نرم افزاری
  • 99. همکاری بین رشته ای
  • 100. توسعه چارچوب های استاندارد

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.