, ,

کتاب راهنمای عملی برای انتخاب و تنظیم ابرپارامترها 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 راهنمای عملی برای انتخاب و تنظیم ابرپارامترها در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

🎓 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 چند عاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عوامل و محیط در RL
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. سیاست‌ها و بهینه‌سازی سیاست
  • 6. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 7. تعادل اکتشاف و بهره‌برداری
  • 8. مدل‌های یادگیری تقویتی (مدل‌بخش و مدل‌ناشناس)
  • 9. تفاوت‌های کلیدی MARL و RL تک عاملی
  • 10. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 11. ناپایداری و عدم قطعیت در MARL
  • 12. فضاهای حالت و عمل بزرگ در MARL
  • 13. مشکلات ارتباطی بین عوامل
  • 14. انواع سناریوهای MARL (همکارانه، رقابتی، مختلط)
  • 15. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
  • 16. معیارهای ارزیابی عملکرد در MARL
  • 17. مفاهیم اساسی همکاری و رقابت
  • 18. مدل‌های عامل-محیط در MARL
  • 19. فضاهای حالت مشترک و مجزا
  • 20. فضاهای عمل مشترک و مجزا
  • 21. تعریف رسمی مسئله MARL
  • 22. پایه‌های نظری MARL
  • 23. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 24. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 25. روش‌های ترکیبی در MARL
  • 26. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) در MARL
  • 27. شبکه‌های عصبی عمیق برای MARL
  • 28. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 30. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MARL
  • 31. معماری‌های شبکه برای MARL
  • 32. ابرپارامترهای حیاتی در MARL
  • 33. یادگیری سیاست مرکزی (Centralized Policy Learning)
  • 34. یادگیری سیاست توزیع شده (Decentralized Policy Learning)
  • 35. یادگیری سیاست نیمه مرکزی (Semi-Centralized Policy Learning)
  • 36. مدل‌های یادگیری مبتنی بر عامل (Agent-based Learning Models)
  • 37. یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning)
  • 38. یادگیری مبتنی بر مشاهده (Observation-based Learning)
  • 39. یادگیری مبتنی بر تجربه (Experience-based Learning)
  • 40. استراتژی‌های اکتشاف در MARL
  • 41. روش‌های حریصانه (Greedy Methods)
  • 42. روش‌های مبتنی بر نویز (Noise-based Methods)
  • 43. روش‌های مبتنی بر آنتروپی (Entropy-based Methods)
  • 44. روش‌های اکتشاف تصادفی (Random Exploration)
  • 45. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 46. تنظیم ضریب تخفیف (Discount Factor)
  • 47. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
  • 48. تنظیم نرخ رویداد (Exploration Rate)
  • 49. تنظیم پارامترهای شبکه عصبی
  • 50. تنظیم پارامترهای تابع پاداش
  • 51. تنظیم پارامترهای مدل محیط
  • 52. تنظیم پارامترهای روش بهینه‌سازی
  • 53. تنظیم پارامترهای حافظه تجربه (Experience Replay)
  • 54. تنظیم پارامترهای شبکه هدف (Target Network)
  • 55. تنظیم پارامترهای عامل‌های رقیب
  • 56. تنظیم پارامترهای محیط مشترک
  • 57. تنظیم پارامترهای ارتباطات بین عامل‌ها
  • 58. تنظیم پارامترهای هماهنگی
  • 59. تنظیم پارامترهای تخصیص منابع
  • 60. تنظیم پارامترهای زمان‌بندی
  • 61. تنظیم پارامترهای استراتژی‌های رقابتی
  • 62. تنظیم پارامترهای استراتژی‌های همکاری
  • 63. تنظیم پارامترهای استراتژی‌های مختلط
  • 64. تنظیم پارامترهای یادگیری تدافعی
  • 65. تنظیم پارامترهای یادگیری تهاجمی
  • 66. تنظیم پارامترهای مدل‌سازی عامل دیگر
  • 67. تنظیم پارامترهای پیش‌بینی رفتار
  • 68. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی با تکیه بر مدل
  • 69. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی بدون تکیه بر مدل
  • 70. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 71. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی در محیط‌های ایستا
  • 72. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی در محیط‌های با عدم قطعیت
  • 73. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی در محیط‌های با نویز
  • 74. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 75. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی با پاداش متراکم
  • 76. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای وظایف پیچیده
  • 77. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای وظایف ساده
  • 78. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی با محدودیت‌های محاسباتی
  • 79. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی با محدودیت‌های حافظه
  • 80. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای رباتیک
  • 81. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای ترافیک
  • 82. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای بازی
  • 83. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای مالی
  • 84. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای سلامت
  • 85. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای شبکه‌های هوشمند
  • 86. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای لجستیک
  • 87. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای مدیریت انرژی
  • 88. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 89. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای شهر هوشمند
  • 90. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای خودران
  • 91. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای توزیع منابع
  • 92. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای برنامه‌ریزی
  • 93. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای آموزش
  • 94. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای خدمات
  • 95. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای نظارت
  • 96. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای امنیت
  • 97. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای کشاورزی
  • 98. تنظیم پارامترهای یادگیری تقویتی برای کاربردهای محیط زیست

📚 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 راهنمای عملی برای انتخاب و تنظیم ابرپارامترها در MARL”

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

پیمایش به بالا