, ,

کتاب روش‌های اکتشاف مبتنی بر اطلاعات برای عامل مستقل در MARL

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب روش‌های اکتشاف مبتنی بر اطلاعات برای عامل مستقل در MARL”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا