سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ارتباطات علمی مسئولانه و فراگیر

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ارتباطات علمی مسئولانه و فراگیر

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای ارتباطات علمی مسئولانه و فراگیر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات علمی و پژوهشی با گروه‌های ذینفع

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 3. مدل‌های یادگیری تقویتی: یادگیری مبتنی بر ارزش و یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 4. الگوریتم‌های پایه: Q-Learning و SARSA
  • 5. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 7. انواع مدل‌های عامل در یادگیری تقویتی
  • 8. حالت‌های محیط و فضاهای عمل
  • 9. تابع پاداش و اهمیت طراحی آن
  • 10. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 11. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 12. روش‌های مدیریت اکتشاف: اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
  • 13. روش‌های مدیریت اکتشاف: نمونه‌برداری از طریق آنتروپی (Entropy Sampling)
  • 14. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 15. یادگیری تقویتی آنلاین (Online Reinforcement Learning)
  • 16. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
  • 17. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Learning from Observation)
  • 18. یادگیری تقویتی با راهنمایی (Learning with Guidance)
  • 19. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 20. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. تعاملات بین عامل‌ها: همکاری، رقابت، مختلط
  • 22. فضاهای حالت و عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 23. یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized) در مقابل غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 24. یادگیری تقویتی با عامل‌های همگن (Homogeneous)
  • 25. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن (Heterogeneous)
  • 26. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر ارزش
  • 27. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر سیاست
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله: MADDPG
  • 29. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله: COMA
  • 30. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله: QMIX
  • 31. حسابداری پاداش در سیستم‌های چندعامله
  • 32. مشکل تخصیص پاداش (Reward Allocation Problem)
  • 33. یادگیری تقویتی با ارتباطات (Communication in MARL)
  • 34. پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 35. یادگیری ارتباطات خودکار
  • 36. ارتباطات مبتنی بر زبان طبیعی
  • 37. ارتباطات مبتنی بر سیگنال‌های ساده
  • 38. یادگیری تقویتی برای ارتباطات علمی
  • 39. کاربرد یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 40. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های ارتباطی
  • 41. مدیریت منابع در شبکه‌های ارتباطی
  • 42. یادگیری تقویتی برای تشخیص ناهنجاری در ارتباطات
  • 43. امنیت در ارتباطات علمی با یادگیری تقویتی
  • 44. پیش‌بینی ترافیک و ازدحام در شبکه‌های ارتباطی
  • 45. تخصیص پهنای باند پویا
  • 46. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در شبکه‌های ارتباطی
  • 47. بهینه‌سازی مصرف انرژی با حفظ کیفیت سرویس
  • 48. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 49. هماهنگی بین عامل‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 50. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 51. کاربرد در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 52. یادگیری تقویتی برای رباتیک توزیع‌شده
  • 53. تشکیل گروه و تحرک ربات‌ها
  • 54. همکاری ربات‌ها در وظایف پیچیده
  • 55. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی‌شده با یادگیری تقویتی
  • 57. مدیریت پویای توصیه‌ها
  • 58. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 59. کنترل ربات‌های صنعتی
  • 60. بهینه‌سازی خطوط تولید
  • 61. یادگیری تقویتی در حوزه سلامت
  • 62. مدیریت پرونده الکترونیک سلامت
  • 63. توصیه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده
  • 64. یادگیری تقویتی برای آموزش و یادگیری
  • 65. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
  • 66. تطبیق محتوای آموزشی
  • 67. یادگیری تقویتی برای مدیریت شهری
  • 68. بهینه‌سازی ترافیک شهری
  • 69. مدیریت مصرف انرژی در شهرها
  • 70. یادگیری تقویتی و مسئولیت‌پذیری
  • 71. اصول اخلاقی در طراحی عامل‌های هوشمند
  • 72. شفافیت و توضیح‌پذیری در یادگیری تقویتی
  • 73. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 74. مدل‌سازی سوگیری عامل‌ها
  • 75. روش‌های کاهش سوگیری
  • 76. یادگیری تقویتی برای ارتباطات فراگیر
  • 77. تضمین دسترسی برای همه کاربران
  • 78. مدل‌سازی نیازهای کاربران متنوع
  • 79. یادگیری تقویتی و تعامل انسان و عامل
  • 80. طراحی رابط‌های کاربری تعاملی
  • 81. مدیریت اعتماد بین انسان و عامل
  • 82. یادگیری تقویتی و پایداری
  • 83. بهینه‌سازی مصرف منابع پایدار
  • 84. مدل‌سازی اثرات بلندمدت تصمیمات عامل‌ها
  • 85. یادگیری تقویتی برای مدیریت بحران
  • 86. پیش‌بینی و واکنش به بحران‌ها
  • 87. هماهنگی منابع در شرایط اضطراری
  • 88. یادگیری تقویتی و امنیت سایبری
  • 89. تشخیص و مقابله با حملات سایبری
  • 90. بهینه‌سازی سیاست‌های امنیتی
  • 91. تکنیک‌های ارزیابی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 92. معیارهای عملکرد سیستم‌های چندعامله
  • 93. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 94. ملاحظات پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 95. چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 96. انتخاب چارچوب‌های نرم‌افزاری مناسب
  • 97. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 98. روندهای نوظهور و چالش‌های پیش رو
  • 99. یادگیری تقویتی برای هوش مصنوعی عمومی
  • 100. کاربردها و محدودیت‌های فعلی

📚 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.