سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب PyMARL: گامی مهم در جهت هوش مصنوعی پیشرفته و خودکار

کتاب PyMARL: گامی مهم در جهت هوش مصنوعی پیشرفته و خودکار

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 PyMARL: گامی مهم در جهت هوش مصنوعی پیشرفته و خودکار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری تقویتی: با نظارت، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مؤلفه‌های اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 5. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. تابع ارزش و سیاست در یادگیری تقویتی
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: SARSA
  • 9. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 12. مقدمه‌ای بر PyMARL
  • 13. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 14. معماری PyMARL
  • 15. اجزای اصلی PyMARL: عوامل، محیط‌ها، عامل‌های یادگیری
  • 16. تعریف محیط‌های سفارشی در PyMARL
  • 17. پیاده‌سازی عامل‌های ساده در PyMARL
  • 18. آموزش عامل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پایه
  • 19. جمع‌آوری داده و تحلیل نتایج
  • 20. مفاهیم یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 21. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 22. همکاری و رقابت در MARL
  • 23. مقدمه‌ای بر PyMARL برای MARL
  • 24. معماری PyMARL برای MARL
  • 25. پیاده‌سازی سناریوهای چندعامله در PyMARL
  • 26. عوامل همکاری‌کننده در PyMARL
  • 27. عوامل رقیب در PyMARL
  • 28. عوامل ترکیبی در PyMARL
  • 29. الگوریتم‌های MARL در PyMARL: Independent Q-Learning (IQL)
  • 30. الگوریتم‌های MARL در PyMARL: VDN
  • 31. الگوریتم‌های MARL در PyMARL: QMIX
  • 32. پیاده‌سازی QMIX در PyMARL
  • 33. ارزیابی عملکرد عامل‌های چندعامله
  • 34. تکنیک‌های افزایش پایداری در MARL
  • 35. تنظیم ابرپارامترها در PyMARL
  • 36. تجسم نتایج و تحلیل رفتار عامل‌ها
  • 37. یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 38. کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی ربات‌ها
  • 39. کنترل ربات‌های چندگانه با PyMARL
  • 40. بهینه‌سازی مسیر ربات‌ها با PyMARL
  • 41. یادگیری تقویتی برای بازی‌ها
  • 42. کاربرد PyMARL در ساخت عامل‌های هوشمند برای بازی‌ها
  • 43. پیاده‌سازی بازی‌های ساده با PyMARL
  • 44. آموزش عامل‌ها برای بازی‌های استراتژیک
  • 45. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 46. کاربرد PyMARL در مدیریت منابع
  • 47. بهینه‌سازی ترافیک با PyMARL
  • 48. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر PyMARL
  • 49. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
  • 50. معماری MADRL در PyMARL
  • 51. الگوریتم‌های MADRL در PyMARL: MADDPG
  • 52. پیاده‌سازی MADDPG در PyMARL
  • 53. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MADRL
  • 54. تکنیک‌های پیشرفته در PyMARL
  • 55. یادگیری از طریق تقلید در PyMARL
  • 56. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 57. مدل‌سازی محیط در PyMARL
  • 58. یادگیری تقویتی عمیق با استفاده از مدل (Model-based RL)
  • 59. کاربرد PyMARL در اتوماسیون صنعتی
  • 60. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با PyMARL
  • 61. کنترل کیفیت با استفاده از PyMARL
  • 62. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های ارتباطی
  • 63. مدیریت پهنای باند با PyMARL
  • 64. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌ها
  • 65. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های مالی
  • 66. مدیریت پرتفوی سهام با PyMARL
  • 67. پیش‌بینی روند بازار با PyMARL
  • 68. کاربرد PyMARL در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 69. استخراج الگوهای پیچیده با PyMARL
  • 70. طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌ها با PyMARL
  • 71. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و MARL
  • 72. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 73. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری در PyMARL
  • 74. امنیت در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 75. حفاظت از داده‌ها در PyMARL
  • 76. مقاومت در برابر حملات adversarial
  • 77. آیندهٔ یادگیری تقویتی و PyMARL
  • 78. روندهای پژوهشی جدید در MARL
  • 79. کاربردهای نوظهور PyMARL
  • 80. توسعهٔ ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط
  • 81. بهبود عملکرد و مقیاس‌پذیری PyMARL
  • 82. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های پیچیده
  • 83. مدل‌سازی سیستم‌های زیستی با PyMARL
  • 84. بهینه‌سازی سیستم‌های انرژی با PyMARL
  • 85. یادگیری تقویتی برای پردازش زبان طبیعی
  • 86. ساخت عامل‌های مکالمه‌ای با PyMARL
  • 87. خلاصه‌سازی متن با PyMARL
  • 88. یادگیری تقویتی برای بینایی ماشین
  • 89. تشخیص اشیاء با PyMARL
  • 90. تحلیل تصاویر پزشکی با PyMARL
  • 91. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های رباتیک پیشرفته
  • 92. تعامل ربات‌ها با محیط‌های پویا
  • 93. یادگیری همکاری بین ربات‌ها
  • 94. کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی‌های علمی
  • 95. مدل‌سازی پدیده‌های فیزیکی با PyMARL
  • 96. شبیه‌سازی سیستم‌های اجتماعی با PyMARL
  • 97. اصول مهندسی نرم‌افزار در PyMARL
  • 98. طراحی ماژولار برای PyMARL
  • 99. تست و اشکال‌زدایی در PyMARL
  • 100. مستندسازی پروژه در PyMARL

📚 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.