سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری عمیق برای الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب یادگیری عمیق برای الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری تقویتی چندعامله

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 یادگیری عمیق برای الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل، محیط، پاداش و حالت
  • 4. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 5. تفاوت MDP با مسائل تک‌عامله
  • 6. مدل‌های سیستم‌های چندعامله (MAS)
  • 7. مفاهیم همکاری و رقابت در MAS
  • 8. انواع هماهنگی در MAS
  • 9. مسائل فضاهای حالت و عمل بزرگ
  • 10. یادگیری عمیق در MAS
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای MAS
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای MAS
  • 13. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 14. معرفی الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 15. تفاوت الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 16. الگوریتم Actor-Critic
  • 17. مبانی الگوریتم Policy Gradient
  • 18. موفقیت‌های اولیه Policy Gradient
  • 19. الگوریتم REINFORCE
  • 20. کاربرد REINFORCE در MAS
  • 21. محدودیت‌های REINFORCE
  • 22. الگوریتم Actor-Critic پیشرفته
  • 23. مفاهیم گرادیان سیاست
  • 24. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از گرادیان
  • 25. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 26. کاربرد A2C در MAS
  • 27. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 28. مزایای A3C
  • 29. پیاده‌سازی A3C در محیط‌های موازی
  • 30. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 31. مفاهیم clipping در PPO
  • 32. مزایای PPO نسبت به الگوریتم‌های قبلی
  • 33. کاربرد PPO در MAS
  • 34. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 35. مفاهیم ناحیه اعتماد
  • 36. مقایسه TRPO و PPO
  • 37. الگوریتم SAC (Soft Actor-Critic)
  • 38. مفاهیم آنتروپی در یادگیری تقویتی
  • 39. کاربرد SAC در MAS
  • 40. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق
  • 41. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 42. DRL در MAS
  • 43. معماری شبکه‌های عصبی برای DRL در MAS
  • 44. تکنیک‌های Regularization در DRL
  • 45. مشکل ناپایداری در DRL
  • 46. راهکارهای مقابله با ناپایداری
  • 47. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 48. کاربرد Imitation Learning در MAS
  • 49. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 50. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 51. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration)
  • 52. روش‌های اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 53. روش‌های اکتشاف مبتنی بر پاداش تصادفی
  • 54. روش‌های اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی
  • 55. مدیریت پاداش در MAS
  • 56. طراحی توابع پاداش برای همکاری
  • 57. طراحی توابع پاداش برای رقابت
  • 58. مشکلات تخصیص پاداش
  • 59. یادگیری با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 60. تکنیک‌های Shaping Reward
  • 61. یادگیری تقویتی مرکزی (Centralized)
  • 62. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 63. یادگیری تقویتی نیمه‌متمرکز (Semi-Decentralized)
  • 64. معماری‌های یادگیری تقویتی در MAS
  • 65. یادگیری تقویتی با عامل مرکزی
  • 66. یادگیری تقویتی با عامل مستقل
  • 67. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MAS
  • 68. بازی‌های چندنفره به عنوان محیط MAS
  • 69. رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 70. سیستم‌های مدیریت ترافیک
  • 71. شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 72. مسائل تخصیص منابع
  • 73. کاربرد DRL در مسائل تخصیص منابع
  • 74. کاربرد DRL در مدیریت زنجیره تأمین
  • 75. یادگیری تقویتی برای ربات‌های جمعی
  • 76. مفاهیم یادگیری توزیع شده در MAS
  • 77. یادگیری تقویتی تعاملی
  • 78. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MAS
  • 79. انتقال یادگیری بین وظایف مشابه
  • 80. انتقال یادگیری بین محیط‌های مختلف
  • 81. بهینه‌سازی هایپرپارامتر در DRL
  • 82. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها در MAS
  • 83. معیارهای ارزیابی در MAS
  • 84. تحلیل پایداری الگوریتم‌های DRL
  • 85. مسائل اخلاقی در هوش مصنوعی و MAS
  • 86. کاربرد algorithms مبتنی بر سیاست در مسائل امنیتی
  • 87. ملاحظات پیاده‌سازی الگوریتم‌های DRL در سیستم‌های واقعی
  • 88. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. چالش‌های تحقیقاتی پیش رو
  • 90. یادگیری تقویتی با پاداش اجتماعی
  • 91. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های انسان-ماشین
  • 92. تکنیک‌های یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی در MAS
  • 93. معماری‌های ترکیبی برای MAS
  • 94. یادگیری تقویتی مبتنی بر Games
  • 95. مفاهیم نظریه بازی‌ها در MAS
  • 96. کاربرد DRL در بازی‌های استراتژیک
  • 97. یادگیری تقویتی برای کنترل ربات‌های انسان‌نما
  • 98. بهینه‌سازی مسیر در MAS
  • 99. مدیریت بحران با استفاده از MAS
  • 100. سیستم‌های تشخیص ناهنجاری در MAS

📚 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.