, ,

کتاب رویکردهای آماری برای یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

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 رویکردهای آماری برای یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

🎓 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 اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 4. ماتریس انتقال حالت
  • 5. تابع پاداش
  • 6. فضای حالت و فضای عمل
  • 7. عامل‌ها و محیط
  • 8. پاداش پراکنده و چالش‌های آن
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 10. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 11. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 12. چالش‌های عدم قطعیت در MARL
  • 13. چالش‌های ناپایداری در MARL
  • 14. محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. مدل‌های همکاری در MARL
  • 16. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 17. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 18. معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 22. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MARL
  • 23. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 24. یادگیری Q-Learning
  • 25. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 26. یادگیری Policy Gradient
  • 27. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 29. تجمیع پاداش در MARL
  • 30. تجمیع حالت در MARL
  • 31. تجمیع عمل در MARL
  • 32. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 33. Deep Q-Network برای MARL (VDN)
  • 34. QMIX
  • 35. QTRAN
  • 36. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 37. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 38. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 39. MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
  • 40. روش‌های یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 41. یادگیری با تقویتی ضعیف (Reward Shaping)
  • 42. یادگیری با پاداش‌های مصنوعی
  • 43. یادگیری مبتنی بر مشاهده (Observation-based Learning)
  • 44. یادگیری مبتنی بر هدف (Goal-based Learning)
  • 45. یادگیری مبتنی بر شبیه‌سازی (Curriculum Learning)
  • 46. تکنیک‌های پیشرفته در MARL
  • 47. آموزش تیم‌های عامل‌ها
  • 48. آموزش عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 49. یادگیری تقویتی توزیع‌شده در MARL
  • 50. آموزش عامل‌ها با استفاده از حافظه خارجی
  • 51. یادگیری تقویتی با عامل‌های محدود (Partial Observability)
  • 52. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 53. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 54. بازی‌های استراتژیک چندنفره
  • 55. شبیه‌سازهای نبرد تیمی
  • 56. کاربرد MARL در سیستم‌های کنترل
  • 57. کنترل ترافیک هوشمند
  • 58. مدیریت منابع انرژی
  • 59. کنترل ناوگان ربات‌ها
  • 60. کاربرد MARL در اقتصاد
  • 61. بازارهای مالی خودکار
  • 62. مذاکرات چندعامله
  • 63. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 64. کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 65. بهینه‌سازی پهنای باند
  • 66. مدیریت داده در شبکه‌های حسگر
  • 67. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. توصیه‌گرهای چندعامله
  • 69. شخصی‌سازی تجربیات کاربری
  • 70. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 71. معیارهای ارزیابی همکاری
  • 72. معیارهای ارزیابی رقابت
  • 73. معیارهای ارزیابی کارایی کلی
  • 74. نرم‌افزارها و چارچوب‌های MARL
  • 75. OpenAI Gym/Gymnasium
  • 76. PettingZoo
  • 77. PyMARL
  • 78. RLlib
  • 79. شبیه‌سازهای تخصصی MARL
  • 80. مباحث اخلاقی در MARL
  • 81. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 82. شفافیت تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 83. ایمنی سیستم‌های چندعامله
  • 84. آینده پژوهش در MARL
  • 85. عامل‌های مستقل و خودمختار
  • 86. یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی عمومی
  • 87. همکاری انسان و عامل‌های مصنوعی
  • 88. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 89. یادگیری تقویتی عمیق برای مسائل پیچیده
  • 90. تحلیل رفتار عامل‌ها در سیستم‌های پیچیده
  • 91. مدل‌سازی پویای محیط‌های چندعامله
  • 92. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تصمیمات استراتژیک
  • 93. کاربرد در سیستم‌های لجستیک و زنجیره تأمین
  • 94. بهینه‌سازی مسیر در حمل‌ونقل چندوجهی
  • 95. مدیریت موجودی در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 96. یادگیری تقویتی برای توسعه بازی‌های پیچیده
  • 97. تولید محتوای بازی با عامل‌های هوشمند
  • 98. طراحی سطوح بازی با استفاده از MARL
  • 99. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های خودمختار
  • 100. ناوگان خودروهای خودران

📚 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 رویکردهای آماری برای یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده”

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

پیمایش به بالا