کتاب RLlib: معماری، قابلیت‌ها و بهترین شیوه‌ها برای توسعه MARL

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 RLlib: معماری، قابلیت‌ها و بهترین شیوه‌ها برای توسعه MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: RLlib

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مروری بر کتابخانه RLlib
  • 3. معماری RLlib برای MARL
  • 4. مولفه‌های کلیدی RLlib
  • 5. تنظیم محیط‌های MARL با RLlib
  • 6. پیاده‌سازی عامل‌های ساده در RLlib
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک عامله در RLlib
  • 8. تطبیق الگوریتم‌های تک عامله برای MARL
  • 9. الگوریتم‌های اختصاصی MARL در RLlib
  • 10. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 11. Policy Gradients برای MARL
  • 12. Actor-Critic Methods برای MARL
  • 13. Proximal Policy Optimization (PPO) در RLlib
  • 14. Importance of Centralized Training
  • 15. Decentralized Execution in MARL
  • 16. اتصال عامل‌ها در محیط‌های MARL
  • 17. مدیریت حالت مشترک در RLlib
  • 18. اشتراک‌گذاری اطلاعات بین عامل‌ها
  • 19. آموزش متمرکز با اجرای غیرمتمرکز (CTDE)
  • 20. الگوریتم‌های CTDE در RLlib
  • 21. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 22. QMIX و رویکردهای مبتنی بر Q-value
  • 23. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 24. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 25. تکنیک‌های یادگیری از همکار (Cooperative Learning)
  • 26. تکنیک‌های یادگیری از رقابت (Competitive Learning)
  • 27. یادگیری در محیط‌های نیمه‌همکاری
  • 28. یادگیری در محیط‌های کاملاً رقابتی
  • 29. یادگیری در محیط‌های مختلط
  • 30. استراتژی‌های تطبیقی برای عامل‌ها
  • 31. مدیریت عامل‌های ناهمگن
  • 32. معرفی محیط‌های شبیه‌سازی MARL
  • 33. OpenAI Gym برای MARL
  • 34. PyMARL و یکپارچه‌سازی با RLlib
  • 35. StarCraft II Learning Environment (SC2LE)
  • 36. SMAC (StarCraft Multi-Agent Challenge)
  • 37. حالت‌های بازی و سناریوهای پیچیده
  • 38. طراحی تابع پاداش برای MARL
  • 39. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 40. تنظیم نرخ یادگیری و تخفیف
  • 41. تنظیم اندازه بچ و اپیزود
  • 42. اعتبارسنجی و ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 43. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 44. مقایسه الگوریتم‌ها و رویکردها
  • 45. تجزیه و تحلیل حساسیت پارامترها
  • 46. بهترین شیوه‌ها برای آموزش عامل‌ها
  • 47. مدیریت منابع محاسباتی
  • 48. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 49. تکنیک‌های موازی‌سازی در RLlib
  • 50. استفاده از Ray برای توزیع بار
  • 51. اشکال‌زدایی و رفع خطا در MARL
  • 52. تکنیک‌های تجسم داده‌ها و نتایج
  • 53. نمایش وضعیت محیط و عامل‌ها
  • 54. رصد پیشرفت آموزش
  • 55. تحلیل رفتار عامل‌ها
  • 56. کاربرد MARL در رباتیک
  • 57. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 58. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 59. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 60. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 61. کاربرد MARL در حمل و نقل هوشمند
  • 62. کاربرد MARL در مالی
  • 63. کاربرد MARL در سلامت
  • 64. کاربرد MARL در آموزش
  • 65. توسعه عامل‌های قوی و مقاوم
  • 66. مدیریت عدم قطعیت در محیط‌های MARL
  • 67. یادگیری پویای سیاست‌ها
  • 68. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 69. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 70. یادگیری از طریق تقلید
  • 71. یادگیری تقویتی ترتیبی
  • 72. یادگیری تقویتی مبتنی بر بازی
  • 73. مدل‌های زبانی بزرگ در MARL
  • 74. ادغام مدل‌های زبانی با RLlib
  • 75. یادگیری اجتماعی و همکاری
  • 76. یادگیری از طریق ارتباطات
  • 77. طراحی پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 78. سیستم‌های عامل چندگانه
  • 79. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 80. حل تعارضات بین عامل‌ها
  • 81. یادگیری استراتژی‌های پیچیده
  • 82. تکنیک‌های افزایش یادگیری
  • 83. یادگیری انتقال در MARL
  • 84. انتقال دانش بین وظایف
  • 85. انتقال دانش بین محیط‌ها
  • 86. چالش‌های اخلاقی در MARL
  • 87. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 88. ایمنی در سیستم‌های MARL
  • 89. مطالعات موردی پیشرفته در RLlib
  • 90. آینده پژوهش در MARL
  • 91. پیشرفت‌های جدید در RLlib
  • 92. چالش‌های باز و تحقیقات آتی
  • 93. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی MARL
  • 94. اصول طراحی سیستم‌های MARL پایدار
  • 95. رویکردهای کم‌هزینه برای آموزش MARL
  • 96. بهینه‌سازی پیاده‌سازی‌های MARL
  • 97. ساختارهای داده کارآمد برای MARL
  • 98. مدیریت حافظه در MARL
  • 99. الگوریتم‌های انعطاف‌پذیر برای MARL
  • 100. تکنیک‌های تنوع‌بخشی به عامل‌ها

📚 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.