, ,

کتاب افزایش قابلیت تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله با انتقال دانش

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 افزایش قابلیت تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله با انتقال دانش

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL

🎓 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
  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب افزایش قابلیت تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله با انتقال دانش”

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

پیمایش به بالا