سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب COMA: درک عمیق‌تر مفهوم پادفکت و کاربرد آن در یادگیری تقویتی

کتاب COMA: درک عمیق‌تر مفهوم پادفکت و کاربرد آن در یادگیری تقویتی

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 COMA: درک عمیق‌تر مفهوم پادفکت و کاربرد آن در یادگیری تقویتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و مفاهیم پایه
  • 2. تعریف پادفکت و اهمیت آن در علوم کامپیوتر
  • 3. تاریخچه و سیر تحول مفهوم پادفکت
  • 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل
  • 5. تابع پاداش و نقش آن در هدایت عامل
  • 6. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 7. فضای حالت و فضای عمل
  • 8. تابع انتقال حالت
  • 9. حل MDP با روش‌های برنامه‌ریزی
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based RL)
  • 12. تابع ارزش حالت (V-function)
  • 13. تابع ارزش عمل-حالت (Q-function)
  • 14. تفاوت V-function و Q-function
  • 15. یادگیری Q-learning
  • 16. الگوریتم Q-learning
  • 17. ملاحظات عملی در Q-learning
  • 18. یادگیری SARSA
  • 19. الگوریتم SARSA
  • 20. مقایسه Q-learning و SARSA
  • 21. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based RL)
  • 22. تابع سیاست (Policy Function)
  • 23. انواع سیاست‌ها: قطعی و احتمالی
  • 24. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 25. الگوریتم REINFORCE
  • 26. پیاده‌سازی REINFORCE
  • 27. یادگیری Actor-Critic
  • 28. معماری Actor-Critic
  • 29. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 30. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 31. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی (Deep RL)
  • 32. شبکه‌های عصبی عمیق به عنوان تقریب‌کننده
  • 33. Deep Q-Networks (DQN)
  • 34. معماری DQN
  • 35. تکنیک‌های بهبود DQN: Replay Buffer و Target Network
  • 36. Double DQN
  • 37. Dueling DQN
  • 38. Prioritized Experience Replay
  • 39. یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر سیاست
  • 40. Policy Gradient پیشرفته
  • 41. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 42. الگوریتم PPO
  • 43. مزایای PPO
  • 44. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 45. الگوریتم TRPO
  • 46. مقایسه PPO و TRPO
  • 47. مفاهیم پیشرفته در Deep RL
  • 48. Exploration vs. Exploitation
  • 49. روش‌های اکتشاف: اپسیلون-حریصانه، اکتشاف تصادفی
  • 50. روش‌های اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 51. Entropy Regularization
  • 52. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 53. محیط‌های چند عاملی
  • 54. چالش‌های MARL
  • 55. مدل‌های همکاری در MARL
  • 56. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 57. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 58. کنترل ربات با یادگیری تقویتی
  • 59. یادگیری حرکات و ناوبری
  • 60. کاربرد در ربات‌های صنعتی
  • 61. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 62. حل بازی‌های ساده با RL
  • 63. حل بازی‌های پیچیده با Deep RL
  • 64. AlphaGo و دستاوردهای آن
  • 65. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. توصیه محتوا با RL
  • 67. شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 68. کاربرد در فروشگاه‌های آنلاین
  • 69. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 70. معاملات الگوریتمی با RL
  • 71. مدیریت پورتفولیو
  • 72. پیش‌بینی بازار
  • 73. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 74. بهینه‌سازی منابع
  • 75. زمان‌بندی وظایف
  • 76. مدیریت زنجیره تأمین
  • 77. ملاحظات ایمنی و اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 78. تضمین رفتار ایمن عامل
  • 79. اجتناب از رفتارهای ناخواسته
  • 80. نظارت بر عملکرد عامل
  • 81. اصول اخلاقی در طراحی سیستم‌های RL
  • 82. چارچوب‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های RL
  • 83. متریک‌های عملکرد
  • 84. تست و اعتبارسنجی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 85. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در RL
  • 86. کاربرد یادگیری تقویتی در حل مسائل پیچیده
  • 87. پروژه‌های عملی و کاربردی یادگیری تقویتی
  • 88. مفاهیم پادفکت در کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 89. تفسیرپذیری مدل‌های پادفکت در RL
  • 90. نقش پادفکت در کاهش ابعاد در RL
  • 91. پادفکت و یادگیری تقویتی از مشاهدات محدود
  • 92. پادفکت برای یادگیری سیاست‌های قابل اعتماد
  • 93. پادفکت در یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 94. کاربرد پادفکت در یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 95. پادفکت و یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 96. پادفکت در یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مالی
  • 97. پادفکت و مسائل ایمنی در یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 98. آینده تحقیقات در پادفکت و یادگیری تقویتی

📚 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.