سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: کشف استراتژی در محیط‌های کم‌بازخورد

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: کشف استراتژی در محیط‌های کم‌بازخورد

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 تقویتی چندعامله: کشف استراتژی در محیط‌های کم‌بازخورد

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفهوم عامل در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 4. تابع پاداش و حالت
  • 5. دینامیک محیط
  • 6. تعریف سیاست (Policy)
  • 7. تابع ارزش (Value Function)
  • 8. تابع ارزش عملی (Action-Value Function)
  • 9. معادلات بلمن
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 11. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 12. یادگیری SARSA
  • 13. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Network - DQN)
  • 14. معماری شبکه‌های عصبی در DQN
  • 15. تجربه تکرار (Experience Replay)
  • 16. هدف‌گذاری شبکه عصبی (Target Network)
  • 17. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
  • 18. تفاوت یادگیری مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 19. گرادیان سیاست مستقیم (REINFORCE)
  • 20. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 21. Actor-Critic Methods
  • 22. موتور Actor
  • 23. منتقد Critic
  • 24. یادگیری Actor-Critic
  • 25. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 26. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 27. یادگیری تقویتی مدل‌محور (Model-Based RL)
  • 28. یادگیری مدل محیط
  • 29. برنامه‌ریزی با مدل آموخته شده
  • 30. مزایا و معایب یادگیری مدل‌محور
  • 31. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 32. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 33. کاوش در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 34. روش‌های کاوش مبتنی بر پاداش تصادفی
  • 35. روش‌های کاوش مبتنی بر عدم قطعیت
  • 36. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent RL - MARL)
  • 37. محیط‌های چندعامله
  • 38. چالش‌های MARL
  • 39. همکاری در MARL
  • 40. رقابت در MARL
  • 41. محیط‌های مختلط همکاری-رقابت
  • 42. تعریف عامل در MARL
  • 43. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 44. یادگیری هماهنگ عامل‌ها
  • 45. یادگیری استراتژی در محیط‌های کم‌بازخورد
  • 46. مفهوم کم‌بازخورد (Sparse Rewards)
  • 47. چالش‌های یادگیری با پاداش کم
  • 48. تکنیک‌های افزایش پاداش (Reward Shaping)
  • 49. یادگیری مبتنی بر هدف (Goal-Conditioned RL)
  • 50. یادگیری مبتنی بر شمول (Curiosity-Driven Learning)
  • 51. یادگیری فعال (Active Learning) در MARL
  • 52. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی (Intrinsic Rewards)
  • 53. طراحی پاداش برای محیط‌های پیچیده
  • 54. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 55. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 56. یادگیری تقویتی با استفاده از ترنسفورمرها (Transformers)
  • 57. کاربردها در رباتیک
  • 58. کاربردها در بازی‌ها (استراتژیک)
  • 59. کاربردها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. کاربردها در مدیریت ترافیک
  • 61. کاربردها در بهینه‌سازی منابع
  • 62. کاربردها در امور مالی (بدون ربا)
  • 63. مباحث پیشرفته در MARL
  • 64. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 65. یادگیری تقویتی با تقابل (Adversarial RL)
  • 66. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 67. یادگیری تقویتی با استفاده از روش‌های مبتنی بر مدل تعمیم‌یافته
  • 68. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 69. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 70. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر شواهد (Evidence-Based RL)
  • 71. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش (Knowledge-Based RL)
  • 72. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل پیش‌بین (Predictive Model RL)
  • 73. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر بازی (Game Theory RL)
  • 74. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر کنترل (Control Theory RL)
  • 75. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization RL)
  • 76. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep RL)
  • 77. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation RL)
  • 78. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر داده‌های واقعی (Real-world Data RL)
  • 79. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر محیط‌های پویا (Dynamic Environments RL)
  • 80. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر عدم قطعیت (Uncertainty RL)
  • 81. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر انعطاف‌پذیری (Robustness RL)
  • 82. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر تفسیرپذیری (Interpretability RL)
  • 83. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر اخلاق (Ethical RL)
  • 84. ملاحظات پیاده‌سازی در MARL
  • 85. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
  • 86. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های MARL
  • 87. چالش‌های امنیتی در MARL
  • 88. آینده پژوهش در MARL
  • 89. یادگیری تقویتی برای هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 90. نقش یادگیری تقویتی در انقلاب صنعتی چهارم
  • 91. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی مولد
  • 92. تاثیرات اجتماعی و اقتصادی MARL
  • 93. آموزش و پرورش در عصر MARL
  • 94. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های MARL
  • 95. چارچوب‌های قانونی و نظارتی برای MARL
  • 96. ملاحظات فقهی در کاربردهای MARL
  • 97. مبانی اقتصادی بدون ربا در MARL
  • 98. اخلاق حرفه‌ای در توسعه MARL
  • 99. طراحی سیستم‌های MARL پایدار و قابل اعتماد
  • 100. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های خودمختار

📚 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.