سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

کتاب از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

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 از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در سیستم‌های چندعامله
  • 4. مدل‌های عامل منفرد در مقابل عامل چندگانه
  • 5. فضای حالت، فضای عمل و تابع پاداش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه (Q-Learning، SARSA)
  • 7. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای یادگیری تقویتی
  • 10. یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار
  • 11. یادگیری تقویتی با عامل‌های رقیب
  • 12. بازی‌های مجموع-صفر و مجموع-غیرصفر
  • 13. مفهوم تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 14. مدل‌های بازی‌های هماهنگی
  • 15. مدل‌های بازی‌های ناهماهنگی
  • 16. پاداش پراکنده: چالش‌ها و راهکارها
  • 17. روش‌های طراحی تابع پاداش مناسب
  • 18. تکنیک‌های گیتینگ و اولویت‌بندی پاداش
  • 19. استفاده از پاداش‌های مصنوعی
  • 20. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 21. یادگیری تقویتی با تفاوت‌های مکانی (Hierarchical RL)
  • 22. یادگیری تقویتی با یادگیری دانش قبلی (Transfer Learning)
  • 23. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق تجربه (Experience Replay)
  • 24. مدل‌های مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 25. مدل‌های بدون مدل (Model-Free RL)
  • 26. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 27. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده همزمان
  • 28. روش‌های یادگیری تقویتی آفلاین
  • 29. یادگیری تقویتی با پاداش ناشی از همکاری
  • 30. یادگیری تقویتی با پاداش ناشی از رقابت
  • 31. کاربردها در رباتیک و کنترل
  • 32. کاربردها در بازی‌های کامپیوتری
  • 33. کاربردها در بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع شده
  • 34. کاربردها در مدیریت منابع
  • 35. کاربردها در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 36. مدل‌سازی فضای حالت مشترک
  • 37. مدل‌سازی فضای عمل مشترک
  • 38. استراتژی‌های عامل‌های منفرد در محیط چندعامله
  • 39. استراتژی‌های عامل‌های مشترک
  • 40. روش‌های یادگیری سیاست (Policy Gradient Methods)
  • 41. الگوریتم Actor-Critic
  • 42. یادگیری تقویتی عمیق با سیاست گرادیان
  • 43. روش‌های یادگیری تقویتی با پاداش متقابل
  • 44. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هماهنگی
  • 45. تکنیک‌های افزایش پاداش در محیط‌های پراکنده
  • 46. استفاده از پاداش‌های مبتنی بر هدف
  • 47. یادگیری تقویتی با پاداش‌های غنی‌سازی شده
  • 48. طراحی توابع پاداش مبتنی بر دانش دامنه
  • 49. محدودیت‌های پاداش پراکنده و راهکارهای عملی
  • 50. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 51. یادگیری تقویتی با پاداش‌های صریح
  • 52. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای پاداش‌های گسسته
  • 53. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای پاداش‌های پیوسته
  • 54. یادگیری تقویتی با حافظه طولانی مدت
  • 55. یادگیری تقویتی با توجه (Attention Mechanisms)
  • 56. یادگیری تقویتی با شبیه‌سازی محیط
  • 57. اعتبارسنجی و ارزیابی عملکرد مدل‌های چندعامله
  • 58. مقایسه الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی چندعامله
  • 59. چالش‌های پیاده‌سازی عملی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 60. تکنیک‌های افزایش کارایی محاسباتی
  • 61. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 62. یادگیری تقویتی با یادگیری جمعی (Crowdsourcing)
  • 63. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های تاریخی
  • 64. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 65. اهمیت کاوش و بهره‌برداری در محیط‌های پراکنده
  • 66. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر اطمینان
  • 67. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر عدم قطعیت
  • 68. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های چندعامله
  • 69. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر پاداش‌دهی
  • 70. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر پیش‌بینی
  • 71. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر بازخورد
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری تقابلی
  • 73. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر تعامل
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر پیشرفت
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری
  • 77. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر انگیزه
  • 78. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر اکتشاف
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر حل مسئله
  • 80. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر همکاری فعال
  • 81. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر رقابت سازنده
  • 82. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از اشتباهات
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از موفقیت‌ها
  • 84. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری متقابل
  • 85. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری جمعی
  • 86. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری توزیع شده
  • 87. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق تجربه
  • 88. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق مشاهده
  • 89. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق تقلید
  • 90. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق هدایت
  • 91. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق راهنمایی
  • 92. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق آموزش
  • 93. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق تمرین
  • 94. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق تکرار
  • 95. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق اصلاح
  • 96. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق بهبود
  • 97. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق پیشرفت
  • 98. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق دستیابی به هدف
  • 99. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق تکمیل وظیفه
  • 100. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر یادگیری از طریق رسیدن به مطلوب

📚 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.