سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله با ناظر مرکزی عامل مستقل

کتاب بهینه‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله با 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 بهینه‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله با 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. یادگیری تقویتی با عامل مرکزی
  • 4. محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. مدل‌های عامل مستقل
  • 6. مدل‌های عامل متمرکز
  • 7. چالش‌های هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. تعریف فضای حالت و عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 9. تابع پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 11. یادگیری Q
  • 12. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 13. سیاست گرادیان
  • 14. یادگیری actor-critic
  • 15. محدودیت‌های عامل مستقل
  • 16. وابستگی متقابل بین عامل‌ها
  • 17. عدم ایستایی محیط از دید عامل مستقل
  • 18. روش‌های مقابله با عدم ایستایی
  • 19. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 20. یادگیری تقویتی با ناظر مرکزی (CTDE)
  • 21. نقش ناظر مرکزی
  • 22. معماری‌های CTDE
  • 23. ماموریت‌های مشترک و مختلط
  • 24. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 25. اصول هماهنگی
  • 26. نظارت مرکزی در فاز یادگیری
  • 27. عمل مستقل در فاز استقرار
  • 28. روش‌های یادگیری عامل مستقل با ناظر مرکزی
  • 29. MADDPG
  • 30. QMIX
  • 31. COMA
  • 32. معرفی معماری QMIX
  • 33. تابع ارزش QMIX
  • 34. تجمیع توابع ارزش عامل‌ها
  • 35. مزایای QMIX
  • 36. معرفی معماری VDN
  • 37. توابع ارزش مستقل در VDN
  • 38. جمع ساده توابع ارزش
  • 39. مقایسه VDN و QMIX
  • 40. معرفی معماری COMA
  • 41. گرادیان سیاست با عامل مرکزی
  • 42. توابع هزینه در COMA
  • 43. مزایای COMA
  • 44. کاربردها در رباتیک
  • 45. کنترل ترافیک هوایی
  • 46. مدیریت منابع شبکه
  • 47. بازی‌های چندنفره
  • 48. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 49. بهینه‌سازی در رباتیک
  • 50. هماهنگی ربات‌های خودمختار
  • 51. مثال‌های عملی در رباتیک
  • 52. کنترل سیستم‌های تولید
  • 53. مدیریت انبارها
  • 54. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 55. کاربرد در مخابرات
  • 56. بهینه‌سازی پهنای باند
  • 57. مدیریت صف در شبکه‌های مخابراتی
  • 58. مسائل امنیتی در شبکه‌های بی‌سیم
  • 59. کاربرد در حمل و نقل
  • 60. کنترل هوشمند تقاطع‌ها
  • 61. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 62. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه
  • 63. کاربرد در اقتصاد
  • 64. مدل‌سازی بازارهای مالی
  • 65. معاملات الگوریتمی چندعامله
  • 66. بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری
  • 67. کاربرد در سلامتی
  • 68. تشخیص بیماری‌های پیچیده
  • 69. مدیریت منابع بیمارستانی
  • 70. شبیه‌سازی سیستم‌های زیستی
  • 71. روش‌های ارزیابی عملکرد
  • 72. معیارهای موفقیت در CTDE
  • 73. اندازه‌گیری هماهنگی
  • 74. مقایسه با روش‌های عامل مستقل
  • 75. مقایسه با روش‌های متمرکز
  • 76. چالش‌های پیاده‌سازی
  • 77. نیاز به ناظر مرکزی قدرتمند
  • 78. پیچیدگی محاسباتی
  • 79. طراحی تابع پاداش مناسب
  • 80. تکنیک‌های پیشرفته در CTDE
  • 81. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف
  • 82. یادگیری تقویتی با عامل‌های سلسله مراتبی
  • 83. یادگیری تقویتی ناهنجار (Anomaly Detection) در سیستم‌های چندعامله
  • 84. تکنیک‌های یادگیری فدرال در CTDE
  • 85. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 86. حریم خصوصی عامل‌ها
  • 87. مقاومت در برابر حملات
  • 88. مباحث اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 90. شفافیت در تصمیم‌گیری
  • 91. آینده‌پژوهی در CTDE
  • 92. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های یادگیرنده
  • 93. سیستم‌های خودبهبود شونده
  • 94. پژوهش‌های آتی و کاربردهای جدید
  • 95. یادگیری تقویتی چندعامله و هوش مصنوعی عمومی
  • 96. پیاده‌سازی عملی CTDE با کتابخانه‌ها
  • 97. توسعه محیط‌های شبیه‌سازی سفارشی
  • 98. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 99. ملاحظات پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 100. قابلیت تعمیم‌پذیری مدل‌ها

📚 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.