سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های اکتشاف مبتنی بر اطلاعات برای عامل مستقل در MARL

کتاب روش‌های اکتشاف مبتنی بر اطلاعات برای عامل مستقل در MARL

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 روش‌های اکتشاف مبتنی بر اطلاعات برای عامل مستقل در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Agent Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مفاهیم عامل مستقل و محیط پویا
  • 3. نشانه‌گذاری وضعیت عامل و پاداش
  • 4. سیاست عامل و تابع ارزش
  • 5. یادگیری آفلاین در مقابل یادگیری آنلاین
  • 6. یادگیری تقویتی تک عامله (Single-Agent RL)
  • 7. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDPs)
  • 8. کشف و اکتشاف در محیط‌های نامعلوم
  • 9. استراتژی‌های جستجوی حریصانه
  • 10. استراتژی‌های جستجوی تصادفی
  • 11. استراتژی‌های مبتنی بر پاداش
  • 12. استراتژی‌های مبتنی بر عدم قطعیت
  • 13. استراتژی‌های مبتنی بر آنتروپی
  • 14. استراتژی‌های مبتنی بر اکتشاف بالا
  • 15. استراتژی‌های مبتنی بر آنتروپی بالا
  • 16. استراتژی‌های مبتنی بر تنوع
  • 17. اکتشاف در محیط‌های با پاداش پراکنده
  • 18. اکتشاف در محیط‌های با ابعاد بالا
  • 19. اکتشاف برای عامل مستقل در MARL
  • 20. چالش‌های MARL: عدم ایستایی محیط
  • 21. چالش‌های MARL: عدم قطعیت رفتار سایر عامل‌ها
  • 22. چالش‌های MARL: تعاملات پیچیده
  • 23. چالش‌های MARL: دید محدود عامل‌ها
  • 24. چالش‌های MARL: هماهنگی و رقابت
  • 25. روش‌های مبتنی بر سیاست مشترک
  • 26. روش‌های مبتنی بر سیاست‌های مستقل
  • 27. روش‌های مبتنی بر ارزش مشترک
  • 28. روش‌های مبتنی بر ارزش‌های مستقل
  • 29. روش‌های مبتنی بر میانجی‌گری
  • 30. روش‌های مبتنی بر ارتباطات عامل‌ها
  • 31. روش‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر مدل
  • 32. روش‌های مبتنی بر یادگیری بدون مدل
  • 33. روش‌های مبتنی بر الگوریتم‌های بازی
  • 34. روش‌های مبتنی بر یادگیری تطبیقی
  • 35. روش‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 36. روش‌های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر تجربه
  • 37. روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 38. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در MARL
  • 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای ورودی‌های تصویری
  • 40. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های ترتیبی
  • 41. معماری‌های Actor-Critic
  • 42. معماری‌های Value-Based
  • 43. معماری‌های Policy-Based
  • 44. معماری‌های Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 45. معماری‌های Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 46. معماری‌های Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 47. معماری‌های QMIX
  • 48. معماری‌های VDN
  • 49. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
  • 50. معیارهای ارزیابی: سود، کارایی، پایداری
  • 51. شبیه‌سازی محیط‌های MARL
  • 52. توسعه محیط‌های سفارشی برای MARL
  • 53. استفاده از پلتفرم‌های شبیه‌سازی موجود
  • 54. کاربردها: رباتیک، بازی‌ها، مدیریت ترافیک
  • 55. کاربردها: سیستم‌های توزیع‌شده، اقتصاد، شبکه‌های هوشمند
  • 56. کاربردها: بهینه‌سازی منابع، سیستم‌های دفاعی
  • 57. کاربردها: تحلیل داده‌های پیچیده، پیش‌بینی
  • 58. کاربردها: بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 59. کاربردها: سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 60. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 61. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 62. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 63. تأثیرات اجتماعی MARL
  • 64. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 65. مقاومت در برابر حملات
  • 66. حفظ حریم خصوصی عامل‌ها
  • 67. بهینه‌سازی اکتشاف با استفاده از اطلاعات خارجی
  • 68. استفاده از دانش پیشین برای هدایت اکتشاف
  • 69. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 70. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده در MARL
  • 71. ترکیب اکتشاف و یادگیری از طریق مشاهده
  • 72. استفاده از اطلاعات زمینه‌ای برای بهبود اکتشاف
  • 73. یادگیری تقویتی ترجیحی (Preference-Based RL)
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 75. اکتشاف در محیط‌های با پاداش‌های نهفته
  • 76. شناسایی الگوهای رفتاری سایر عامل‌ها
  • 77. پیش‌بینی رفتار آینده سایر عامل‌ها
  • 78. مدل‌سازی رفتار سایر عامل‌ها
  • 79. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل رفتار (Behavioral Model-Based RL)
  • 80. یادگیری عامل‌های با توانایی‌های متفاوت
  • 81. یادگیری عامل‌های با اهداف متفاوت
  • 82. یادگیری عامل‌های با مقیاس‌های زمانی متفاوت
  • 83. اکتشاف در محیط‌های با پاداش‌های متغیر با زمان
  • 84. اکتشاف در محیط‌های با قوانین متغیر با زمان
  • 85. بهینه‌سازی سیاست اکتشاف
  • 86. یادگیری سیاست اکتشاف پویا
  • 87. ارزیابی و اعتبارسنجی استراتژی‌های اکتشاف
  • 88. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 89. فشرده‌سازی حالت و عمل
  • 90. یادگیری بازنمایی (Representation Learning) برای MARL
  • 91. یادگیری بازنمایی مشترک
  • 92. یادگیری بازنمایی جداگانه
  • 93. تکنیک‌های یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 94. یادگیری مهارت‌ها از یک وظیفه به وظیفه دیگر
  • 95. استفاده از تجربیات گذشته برای تسریع یادگیری
  • 96. یادگیری تقویتی با تعمیم‌پذیری بالا
  • 97. مفاهیم پیشرفته در MARL
  • 98. یادگیری مبتنی بر بازی تکراری
  • 99. یادگیری تقویتی در بازی‌های غیرهمکارانه
  • 100. یادگیری تقویتی در بازی‌های با مجموع صفر

📚 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.