سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: تمرکز بر رویکرد ناظر مرکزی عامل مستقل

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: تمرکز بر رویکرد ناظر مرکزی عامل مستقل

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله: تمرکز بر رویکرد ناظر مرکزی عامل مستقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر ناظر مرکزی/عامل مستقل (Centralized Critic/Independent Actor)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. عامل در یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. سیاست‌ها و روش‌های اکتشاف
  • 7. یادگیری تقویتی بدون ناظر (Unsupervised RL)
  • 8. یادگیری تقویتی با ناظر (Supervised RL)
  • 9. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 12. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 13. روش‌های مونت کارلو
  • 14. یادگیری تقویتی تفاضل زمانی (TD Learning)
  • 15. Q-Learning
  • 16. SARSA
  • 17. Deep Q-Networks (DQN)
  • 18. Extension of DQN
  • 19. Policy Gradient Methods
  • 20. Actor-Critic Methods
  • 21. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 22. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 23. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 24. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 25. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 26. Separated Agents
  • 27. Cooperative Agents
  • 28. Competitive Agents
  • 29. Mixed Cooperative-Competitive Agents
  • 30. Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
  • 31. Independent Learners
  • 32. Joint Action Learners
  • 33. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 34. QMIX
  • 35. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 36. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 37. Communication in MARL
  • 38. Learning Communication Protocols
  • 39. Emergent Communication
  • 40. Information Sharing
  • 41. Coordination Mechanisms
  • 42. Task Allocation in MARL
  • 43. Resource Management in MARL
  • 44. Distributed MARL Systems
  • 45. Scalability in MARL
  • 46. Partial Observability in MARL
  • 47. Dec-POMDPs (Decentralized Partially Observable Markov Decision Processes)
  • 48. Belief State Representation
  • 49. Information State Space
  • 50. Memory-based Agents
  • 51. Recurrent Neural Networks (RNNs) in MARL
  • 52. Long Short-Term Memory (LSTM) in MARL
  • 53. Gated Recurrent Units (GRUs) in MARL
  • 54. Attention Mechanisms in MARL
  • 55. Graph Neural Networks (GNNs) in MARL
  • 56. MARL for Robotics
  • 57. MARL for Autonomous Driving
  • 58. MARL for Game Playing
  • 59. MARL for Traffic Control
  • 60. MARL for Financial Trading
  • 61. MARL for Resource Exploration
  • 62. MARL for Distributed Systems Control
  • 63. MARL for Smart Grids
  • 64. MARL for Network Routing
  • 65. MARL for Recommendation Systems
  • 66. MARL for Healthcare
  • 67. MARL for Education
  • 68. Ethical Considerations in MARL
  • 69. Fairness in MARL
  • 70. Robustness in MARL
  • 71. Safety in MARL
  • 72. Explainability in MARL
  • 73. Human-Agent Interaction in MARL
  • 74. Human-in-the-Loop MARL
  • 75. Simulations for MARL
  • 76. Real-world Deployment of MARL
  • 77. Benchmarking MARL Algorithms
  • 78. Evaluation Metrics for MARL
  • 79. Future Directions in MARL
  • 80. Advanced MARL Architectures
  • 81. Meta-Learning in MARL
  • 82. Transfer Learning in MARL
  • 83. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in MARL
  • 84. Causal Inference in MARL
  • 85. Game Theory and MARL
  • 86. Mechanism Design in MARL
  • 87. Bayesian Reinforcement Learning in MARL
  • 88. Offline MARL
  • 89. Online MARL
  • 90. Multi-Objective MARL
  • 91. Hierarchical Reinforcement Learning in MARL
  • 92. Safe Reinforcement Learning in MARL
  • 93. Algorithmic Fairness in MARL
  • 94. Privacy-Preserving MARL
  • 95. Federated MARL
  • 96. Robustness to Adversarial Attacks in MARL
  • 97. Interpretability of MARL Policies
  • 98. MARL for Complex System Dynamics
  • 99. MARL for Multi-Robot Systems
  • 100. MARL for Swarm Intelligence

📚 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.