سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نظریه اطلاعات متقابل و یادگیری همکاری

کتاب نظریه اطلاعات متقابل و یادگیری همکاری

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 نظریه اطلاعات متقابل و یادگیری همکاری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نظریه اطلاعات متقابل
  • 2. مبانی نظریه اطلاعات متقابل
  • 3. آنتروپی شانون و کاربردهای آن
  • 4. آنتروپی مشترک و اطلاعات متقابل
  • 5. اطلاعات متقابل شرطی
  • 6. آنتروپی تفکیک و کاربردهای آن
  • 7. اطلاعات متقابل در زنجیره‌های مارکوف
  • 8. نظریه کدگذاری کانال
  • 9. ظرفیت کانال
  • 10. کدگذاری بهینه
  • 11. نظریه یادگیری آماری
  • 12. یادگیری بدون نظارت
  • 13. یادگیری با نظارت
  • 14. یادگیری تقویتی
  • 15. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 16. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 17. معادلات بلمن
  • 18. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 19. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 20. Q-learning
  • 21. SARSA
  • 22. Policy Gradients
  • 23. یادگیری همکاری
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری همکاری
  • 25. محیط‌های یادگیری همکاری
  • 26. عوامل چندگانه
  • 27. تعاملات بین عوامل
  • 28. هماهنگی در عوامل چندگانه
  • 29. ارتباط بین عوامل
  • 30. یادگیری سیاست مشترک
  • 31. یادگیری سیاست‌های مستقل
  • 32. روش‌های مبتنی بر ارزش در یادگیری همکاری
  • 33. روش‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری همکاری
  • 34. شبکه‌های عصبی در یادگیری همکاری
  • 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای عوامل چندگانه
  • 36. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای عوامل چندگانه
  • 37. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر برای عوامل چندگانه
  • 38. مدل‌های مبتنی بر عامل
  • 39. مدل‌سازی عامل‌های هوشمند
  • 40. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 41. ارزیابی عملکرد در یادگیری همکاری
  • 42. معیارهای ارزیابی در محیط‌های همکاری
  • 43. کاربردهای یادگیری همکاری
  • 44. رباتیک مشارکتی
  • 45. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 46. شبکه‌های هوشمند
  • 47. مدیریت ترافیک
  • 48. تخصیص منابع
  • 49. بازی‌های هوشمند
  • 50. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های چندعامله
  • 51. یادگیری ارتباطات
  • 52. یادگیری زبان مصنوعی
  • 53. یادگیری واژگان و دستور زبان
  • 54. یادگیری معنایی
  • 55. یادگیری معنای زمینه
  • 56. یادگیری استنتاجی
  • 57. یادگیری مبتنی بر دانش
  • 58. مدل‌های مبتنی بر دانش در یادگیری همکاری
  • 59. استفاده از دانش خارجی
  • 60. ترکیب دانش و یادگیری
  • 61. مسائل هماهنگی پیچیده
  • 62. مسائل تخصیص منابع پویا
  • 63. مسائل مسیریابی پویا
  • 64. مسائل زمان‌بندی پویا
  • 65. مدل‌سازی عدم قطعیت در یادگیری همکاری
  • 66. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط
  • 67. مدل‌سازی عدم قطعیت در اهداف عامل‌ها
  • 68. مدل‌سازی عدم قطعیت در ارتباطات
  • 69. تکنیک‌های کاهش عدم قطعیت
  • 70. یادگیری تقویتی عمیق در محیط‌های همکاری
  • 71. یادگیری تقویتی عمیق برای هماهنگی
  • 72. یادگیری تقویتی عمیق برای ارتباطات
  • 73. یادگیری تقویتی عمیق برای تصمیم‌گیری مشترک
  • 74. یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک
  • 75. یادگیری تقویتی عمیق در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 76. یادگیری تقویتی عمیق در بازی‌های هوشمند
  • 77. مدل‌های عامل‌های ناهمگن
  • 78. یادگیری همکاری با عامل‌های ناهمگن
  • 79. محیط‌های یادگیری همکاری ناهمگن
  • 80. تصمیم‌گیری مشترک با عامل‌های ناهمگن
  • 81. ارتباطات بین عامل‌های ناهمگن
  • 82. تکنیک‌های یادگیری برای عامل‌های ناهمگن
  • 83. چالش‌های اخلاقی در یادگیری همکاری
  • 84. مسائل مربوط به حریم خصوصی
  • 85. مسائل مربوط به مسئولیت‌پذیری
  • 86. مسائل مربوط به عدالت
  • 87. اخلاق در طراحی سیستم‌های چندعامله
  • 88. اصول طراحی اخلاقی
  • 89. ارزیابی اخلاقی سیستم‌ها
  • 90. کاربردهای پیشرفته یادگیری همکاری
  • 91. یادگیری همکاری در رباتیک خودمختار
  • 92. یادگیری همکاری در شبکه‌های خودرویی
  • 93. یادگیری همکاری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. یادگیری همکاری در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 95. یادگیری همکاری در ربات‌های پروازی
  • 96. یادگیری همکاری در سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی
  • 97. یادگیری همکاری در آموزش هوشمند
  • 98. یادگیری همکاری در کشاورزی دقیق
  • 99. یادگیری همکاری در مدیریت بحران
  • 100. یادگیری همکاری در اکتشاف فضایی

📚 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.