سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت داده‌های زمین‌شناسی کوهستانی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت داده‌های زمین‌شناسی کوهستانی

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: ابزاری قدرتمند برای مدیریت داده‌های زمین‌شناسی کوهستانی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های علمی زمین‌شناسی کوهستانی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مبانی یادگیری تقویتی چند عامله
  • 4. تفاوت یادگیری تقویتی تک عامله و چند عامله
  • 5. کاربرد یادگیری تقویتی در علوم زمین
  • 6. چالش های مدیریت داده های زمین شناسی کوهستانی
  • 7. نقش یادگیری تقویتی چند عامله در غلبه بر چالش ها
  • 8. مروری بر معماری های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 9. محیط های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 10. عامل ها و تعاملات آنها
  • 11. فضاهای حالت و عمل
  • 12. توابع پاداش
  • 13. یادگیری سیاست
  • 14. الگوریتم های یادگیری سیاست
  • 15. روش های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 16. روش های مبتنی بر مقایسه سیاست
  • 17. الگوریتم های یادگیری ارزش
  • 18. روش های مبتنی بر ارزش
  • 19. روش های مبتنی بر تابع ارزش
  • 20. الگوریتم های یادگیری ترکیبی
  • 21. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 22. شبکه های عصبی عمیق
  • 23. شبکه های عصبی کانولوشنال
  • 24. شبکه های عصبی بازگشتی
  • 25. استفاده از شبکه های عصبی در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 26. یادگیری تقویتی عمیق چند عامله
  • 27. معماری های یادگیری تقویتی عمیق چند عامله
  • 28. Deep Q-Networks (DQN) برای محیط های چند عامله
  • 29. Actor-Critic methods for Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 30. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 31. QMIX
  • 32. COMA
  • 33. MAAC
  • 34. سنتز داده های زمین شناسی کوهستانی
  • 35. تکنیک های جمع آوری داده های زمین شناسی
  • 36. روش های نمونه برداری
  • 37. سنسورها و ابزار دقیق
  • 38. پردازش و تحلیل داده های زمین شناسی
  • 39. روش های پیش پردازش داده ها
  • 40. فیلترینگ و نویز زدایی
  • 41. استخراج ویژگی
  • 42. مدل سازی داده های زمین شناسی
  • 43. روش های آماری
  • 44. روش های یادگیری ماشین
  • 45. روش های یادگیری عمیق
  • 46. چالش های سنتز داده های زمین شناسی کوهستانی
  • 47. کمبود داده
  • 48. ناهمگنی داده ها
  • 49. کیفیت پایین داده ها
  • 50. عدم قطعیت داده ها
  • 51. نقش یادگیری تقویتی چند عامله در سنتز داده ها
  • 52. تولید داده های مصنوعی
  • 53. تکمیل داده های ناقص
  • 54. افزایش داده ها
  • 55. شبیه سازی سناریوهای زمین شناسی
  • 56. کاربرد یادگیری تقویتی چند عامله در مدیریت داده های زمین شناسی کوهستانی
  • 57. شناسایی و طبقه بندی عوارض زمین شناسی
  • 58. نقشه برداری از لایه های زمین شناسی
  • 59. پیش بینی مخاطرات زمین شناسی
  • 60. مدیریت منابع معدنی
  • 61. بهینه سازی اکتشاف منابع
  • 62. تخمین ذخایر
  • 63. برنامه ریزی استخراج
  • 64. مدیریت منابع آب زیرزمینی
  • 65. ارزیابی کیفیت آب
  • 66. پیش بینی جریان آب
  • 67. مدیریت منابع انرژی زمین گرمایی
  • 68. اکتشاف و ارزیابی
  • 69. بهینه سازی تولید
  • 70. نظارت و کنترل
  • 71. مدیریت پایداری در مناطق کوهستانی
  • 72. ارزیابی اثرات زیست محیطی
  • 73. برنامه ریزی کاربری زمین
  • 74. مدیریت بلایای طبیعی
  • 75. شناسایی مناطق پرخطر
  • 76. توسعه سیستم های هشدار اولیه
  • 77. برنامه ریزی واکنش اضطراری
  • 78. مطالعات موردی در مناطق کوهستانی
  • 79. مثال های واقعی از کاربرد یادگیری تقویتی چند عامله
  • 80. تحلیل داده های لرزه ای
  • 81. تحلیل داده های ماهواره ای
  • 82. تحلیل داده های میدانی
  • 83. پیاده سازی یادگیری تقویتی چند عامله
  • 84. ابزارها و کتابخانه های نرم افزاری
  • 85. OpenAI Gym
  • 86. PettingZoo
  • 87. RLlib
  • 88. TensorFlow Agents
  • 89. PyTorch RL
  • 90. مراحل پیاده سازی
  • 91. تعریف محیط
  • 92. تعریف عامل ها
  • 93. تعریف سیاست ها و توابع ارزش
  • 94. آموزش مدل
  • 95. ارزیابی مدل
  • 96. تنظیم پارامترها
  • 97. بهینه سازی عملکرد
  • 98. مقایسه الگوریتم ها
  • 99. تحلیل حساسیت
  • 100. چالش های پیاده سازی

📚 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.