سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های غیرمتمرکز

کتاب محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های غیرمتمرکز

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 محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های غیرمتمرکز

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: محیط‌های یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش
  • 4. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 7. یادگیری Q
  • 8. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 9. یادگیری Actor-Critic
  • 10. یادگیری Policy Gradient
  • 11. مقدمه‌ای بر محیط‌های چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله و چندعامله
  • 13. چالش‌های محیط‌های چندعامله
  • 14. عدم ایستایی (Non-stationarity) در MARL
  • 15. مشاهده‌پذیری محدود (Partial Observability)
  • 16. تضاد منافع و همکاری بین عامل‌ها
  • 17. مفاهیم بازی‌های پویا
  • 18. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌های پویا
  • 19. بازی‌های تکراری
  • 20. مقدمه‌ای بر پاداش‌های غیرمتمرکز
  • 21. تفاوت پاداش متمرکز و غیرمتمرکز
  • 22. مزایای پاداش‌های غیرمتمرکز
  • 23. چالش‌های طراحی پاداش‌های غیرمتمرکز
  • 24. روش‌های یادگیری با پاداش‌های غیرمتمرکز
  • 25. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر مشاهده
  • 26. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر هدف
  • 27. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر همکاری
  • 28. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر رقابت
  • 29. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ترکیبی
  • 30. مدل‌های عامل‌های مستقل (Independent Learners)
  • 31. یادگیری Q مستقل (IQL)
  • 32. یادگیری Actor-Critic مستقل (IAC)
  • 33. نقاط ضعف مدل‌های عامل‌های مستقل
  • 34. تکنیک‌های هماهنگ‌سازی عامل‌ها
  • 35. یادگیری با مشاهده تجمیع‌شده (Aggregated Observation)
  • 36. یادگیری با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 37. یادگیری با میانجی‌گری (Mediation)
  • 38. یادگیری با ذاکره (Memory) مشترک
  • 39. یادگیری با مدل مشترک محیط
  • 40. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
  • 41. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 42. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 43. استفاده از شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 44. معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 45. معماری‌های مبتنی بر عامل‌های مرکزی (Centralized Agents)
  • 46. معماری‌های مبتنی بر عامل‌های توزیع‌شده (Decentralized Agents)
  • 47. معماری‌های ترکیبی مرکزی-توزیع‌شده
  • 48. مدل‌های یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده همکار (Cooperative Learners)
  • 49. یادگیری تقویتی برای هماهنگ‌سازی ربات‌ها
  • 50. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک
  • 51. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 52. یادگیری تقویتی برای بازی‌های استراتژیک
  • 53. مدل‌های یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده رقیب (Competitive Learners)
  • 54. یادگیری تقویتی برای بازی‌های دو نفره
  • 55. یادگیری تقویتی برای معاملات الگوریتمی
  • 56. یادگیری تقویتی برای امنیت سایبری
  • 57. مدل‌های یادگیری تقویتی با عامل‌های مختلط (Mixed Learners)
  • 58. یادگیری تقویتی برای مذاکرات
  • 59. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
  • 60. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. مقدمه‌ای بر ارزیابی عملکرد در MARL
  • 62. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 63. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 64. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 65. کاربردها و مطالعات موردی در MARL
  • 66. مثال‌های عملی از محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 67. مطالعات موردی در رباتیک و اتوماسیون
  • 68. مطالعات موردی در اقتصاد و مالی
  • 69. مطالعات موردی در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 70. مطالعات موردی در سیستم‌های هوشمند
  • 71. مباحث پیشرفته در MARL
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی (Intrinsic Rewards)
  • 73. یادگیری تقویتی با پاداش‌های اجتماعی
  • 74. یادگیری تقویتی با فیدبک‌های انسانی
  • 75. یادگیری تقویتی با قابلیت تفسیرپذیری (Explainability)
  • 76. یادگیری تقویتی با قابلیت تعمیم‌پذیری (Generalization)
  • 77. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 78. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 79. یادگیری تقویتی با یادگیری خودماندگار (Self-supervised Learning)
  • 80. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر مدل (Model-based RL)
  • 81. یادگیری تقویتی با یادگیری بدون مدل (Model-free RL)
  • 82. کاربرد در هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 83. کاربرد در رباتیک مشارکتی
  • 84. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 85. کاربرد در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 86. کاربرد در مدیریت انرژی هوشمند
  • 87. کاربرد در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ
  • 88. کاربرد در سیستم‌های دفاعی هوشمند
  • 89. مروری بر آخرین تحقیقات و روندهای MARL
  • 90. چالش‌های باز و پژوهش‌های آینده در MARL

📚 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.