سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی زلزله

کتاب طراحی و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی زلزله

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 طراحی و ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی زلزله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های پیش‌بینی زلزله

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل ها
  • 4. محیط
  • 5. حالت
  • 6. اقدام
  • 7. پاداش
  • 8. تابع ارزش
  • 9. تابع سیاست
  • 10. یادگیری بدون مدل
  • 11. یادگیری با مدل
  • 12. یادگیری آفلاین
  • 13. یادگیری آنلاین
  • 14. یادگیری فعال
  • 15. یادگیری تقویتی عمیق
  • 16. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 19. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 20. تعریف MARL
  • 21. تفاوت MARL با RL تک عامله
  • 22. چالش های MARL
  • 23. عدم ایستا بودن محیط
  • 24. عدم قطعیت
  • 25. هماهنگی و رقابت
  • 26. مقیاس پذیری
  • 27. نمونه های کاربردی MARL
  • 28. مقدمه ای بر پیش بینی زلزله
  • 29. مفاهیم پایه زلزله شناسی
  • 30. مکانیسم های وقوع زلزله
  • 31. پارامترهای زلزله
  • 32. روند پیش بینی زلزله
  • 33. چالش های پیش بینی زلزله
  • 34. داده های مورد نیاز برای پیش بینی زلزله
  • 35. انواع داده های لرزه نگاری
  • 36. انواع داده های ژئودتیکی
  • 37. انواع داده های زمین شناسی
  • 38. انواع داده های ماهواره ای
  • 39. روش های سنتی پیش بینی زلزله
  • 40. روش های آماری
  • 41. روش های مبتنی بر مدل های فیزیکی
  • 42. روش های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 43. مقدمه ای بر الگوریتم های یادگیری تقویتی چند عامله برای پیش بینی زلزله
  • 44. چرا MARL برای پیش بینی زلزله مناسب است؟
  • 45. مزایای استفاده از MARL در پیش بینی زلزله
  • 46. چالش های خاص MARL در پیش بینی زلزله
  • 47. مرور ادبیات تحقیقاتی
  • 48. مقایسه رویکردهای مختلف MARL برای پیش بینی زلزله
  • 49. انتخاب محیط شبیه سازی زلزله
  • 50. مدل سازی محیط زلزله
  • 51. طراحی تابع پاداش برای پیش بینی زلزله
  • 52. طراحی فضاهای حالت و اقدام برای عوامل
  • 53. طراحی معماری شبکه های عصبی برای عوامل
  • 54. الگوریتم های پایه MARL
  • 55. Q-learning
  • 56. Deep Q-Networks (DQN)
  • 57. Policy Gradient
  • 58. Actor-Critic
  • 59. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 60. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 61. Shared Experience Replay
  • 62. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 63. Learning with Opponent Learning Awareness (LOLA)
  • 64. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 65. QMIX
  • 66. CommNet
  • 67. DIAL
  • 68. MAPPO
  • 69. مرور الگوریتم های MARL مناسب برای پیش بینی زلزله
  • 70. تطبیق الگوریتم های MARL با چالش های پیش بینی زلزله
  • 71. تکنیک های افزایش داده برای پیش بینی زلزله
  • 72. پیش پردازش داده های زلزله
  • 73. مهندسی ویژگی برای پیش بینی زلزله
  • 74. نرمال سازی و استاندارد سازی داده ها
  • 75. مدیریت داده های نامتعادل
  • 76. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
  • 77. معیارهای دقت (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 78. معیارهای آماری (RMSE, MAE)
  • 79. معیارهای مبتنی بر فاصله (Hausdorff distance)
  • 80. معیارهای مبتنی بر زمان
  • 81. ارزیابی عملکرد الگوریتم های MARL
  • 82. شبیه سازی سناریوهای مختلف زلزله
  • 83. تحلیل حساسیت نسبت به پارامترهای محیط و الگوریتم
  • 84. مقایسه با روش های پایه
  • 85. تحلیل اقتصادی و کاربردی نتایج
  • 86. اعتبارسنجی مدل
  • 87. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 88. اعتبارسنجی بر روی داده های واقعی
  • 89. بررسی قابلیت تعمیم پذیری مدل
  • 90. مطالعه موردی: پیش بینی زلزله در یک منطقه خاص
  • 91. جمع آوری داده های منطقه مورد مطالعه
  • 92. طراحی و پیاده سازی سیستم MARL برای منطقه مورد مطالعه
  • 93. ارزیابی نتایج در منطقه مورد مطالعه
  • 94. محدودیت های الگوریتم های MARL در پیش بینی زلزله
  • 95. محدودیت های داده ای
  • 96. محدودیت های محاسباتی
  • 97. محدودیت های تفسرپذیری
  • 98. راهکارهای بهبود
  • 99. تحقیق و توسعه الگوریتم های جدید MARL
  • 100. ترکیب MARL با سایر تکنیک های یادگیری ماشین

📚 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.