سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب افزایش قابلیت تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله با انتقال دانش

کتاب افزایش قابلیت تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله با انتقال دانش

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 افزایش قابلیت تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله با انتقال دانش

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های عامل منفرد و تفاوت آن‌ها با چندعامله
  • 4. اهداف یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. محیط‌های مشترک در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. پویایی محیط‌های چندعامله
  • 7. تعریف مسئله در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. فضای حالت و فضای عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 9. تابع پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عامل منفرد
  • 11. یادگیری Q-Learning
  • 12. یادگیری SARSA
  • 13. یادگیری Actor-Critic
  • 14. محدودیت‌های الگوریتم‌های عامل منفرد در محیط‌های چندعامله
  • 15. مفهوم عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
  • 16. عدم قطعیت ناشی از عامل‌های دیگر
  • 17. عدم قطعیت ناشی از پویایی محیط
  • 18. چالش‌های هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. تعادل نش در بازی‌های دوعامله
  • 20. بازی‌های غیرهمکارانه و همکارانه
  • 21. تئوری بازی‌ها و کاربرد آن در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 22. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 23. روش‌های مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 26. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 27. QMIX (Q-value Mixing)
  • 28. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 29. IQL (Independent Q-Learning)
  • 30. تکنیک‌های انتقال دانش در یادگیری تقویتی
  • 31. انتقال دانش از یک عامل به عامل دیگر
  • 32. انتقال دانش بین وظایف
  • 33. انتقال دانش در طول زمان
  • 34. انتقال دانش از محیط‌های شبیه‌سازی شده به محیط واقعی
  • 35. روش‌های انتقال دانش
  • 36. یادگیری با انتقال (Transfer Learning)
  • 37. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 38. یادگیری اولیه‌سازی (Meta-Learning)
  • 39. تکنیک‌های انتقال دانش برای افزایش قابلیت تعمیم‌پذیری
  • 40. استفاده از دانش کسب شده در وظایف مشابه
  • 41. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 42. یادگیری پارامترهای مشترک بین عامل‌ها
  • 43. انتقال پاداش و تابع هدف
  • 44. تکنیک‌های یادگیری با انتقال در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 45. یادگیری از تجربه عامل‌های دیگر
  • 46. استفاده از تجربه عامل‌های همکار
  • 47. استفاده از تجربه عامل‌های رقیب
  • 48. انتقال دانش از طریق نقشه‌ها (Policies)
  • 49. انتقال دانش از طریق توابع ارزش (Value Functions)
  • 50. تکنیک‌های یادگیری اولیه‌سازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 51. یادگیری نحوه یادگیری (Learning to Learn)
  • 52. تنظیم پارامترهای الگوریتم یادگیری
  • 53. انتخاب معماری مناسب برای عامل‌ها
  • 54. یادگیری استراتژی‌های اکتشاف
  • 55. کاربرد انتقال دانش در بهبود هماهنگی عامل‌ها
  • 56. یادگیری استراتژی‌های هماهنگ‌سازی پویا
  • 57. بهبود تعادل در بازی‌های چندعامله
  • 58. کاهش تداخل بین عامل‌ها
  • 59. افزایش کارایی کلی سیستم
  • 60. قابلیت تعمیم‌پذیری مدل‌ها
  • 61. قابلیت تعمیم‌پذیری به محیط‌های جدید
  • 62. قابلیت تعمیم‌پذیری به وظایف جدید
  • 63. قابلیت تعمیم‌پذیری به تعداد عامل‌های متفاوت
  • 64. قابلیت تعمیم‌پذیری به عامل‌های ناآشنا
  • 65. روش‌های ارزیابی قابلیت تعمیم‌پذیری
  • 66. معیارهای ارزیابی در محیط‌های آزمایشی
  • 67. آزمایش بر روی وظایف و محیط‌های دیده نشده
  • 68. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات محیطی
  • 69. مقایسه با الگوریتم‌های پایه بدون انتقال دانش
  • 70. مطالعات موردی و کاربردها
  • 71. کاربرد در رباتیک چندعامله
  • 72. هماهنگی ربات‌ها در انبارها
  • 73. جستجو و نجات با ربات‌های هوشمند
  • 74. رانندگی خودکار و هماهنگی وسایل نقلیه
  • 75. کاربرد در بازی‌های کامپیوتری چندنفره
  • 76. هوش مصنوعی در بازی‌های استراتژیک
  • 77. تیم‌سازی در بازی‌های ورزشی
  • 78. کاربرد در شبکه‌های توزیع شده
  • 79. مدیریت منابع در شبکه‌های هوشمند
  • 80. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 81. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 82. توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای کاربران
  • 83. همکاری بین عامل‌های توصیه‌گر
  • 84. چالش‌های پیاده‌سازی انتقال دانش در عمل
  • 85. نیاز به داده‌های کافی برای انتقال
  • 86. پیچیدگی محاسباتی الگوریتم‌ها
  • 87. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 88. طراحی معماری‌های عصبی مناسب
  • 89. روش‌های نوین در انتقال دانش
  • 90. یادگیری تقویتی عمیق و انتقال دانش
  • 91. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در انتقال دانش
  • 92. یادگیری تقویتی با استفاده از گراف‌های دانش
  • 93. ارتباطات بین عامل‌ها در انتقال دانش
  • 94. نقش ارتباطات در یادگیری استراتژی‌های مشترک
  • 95. یادگیری زبان مشترک بین عامل‌ها
  • 96. انتقال دانش از طریق مشاهده تعاملات
  • 97. پیش‌بینی رفتار عامل‌های دیگر با استفاده از انتقال دانش
  • 98. بهبود امنیت در سیستم‌های چندعامله با انتقال دانش
  • 99. شناسایی و مقابله با عامل‌های مخرب
  • 100. حفاظت از داده‌ها در محیط‌های توزیع شده

📚 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.