سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از تحلیل حساسیت تا بهینه‌سازی فعال در سیستم‌های MARL

کتاب از تحلیل حساسیت تا بهینه‌سازی فعال در سیستم‌های MARL

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 از تحلیل حساسیت تا بهینه‌سازی فعال در سیستم‌های MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: تحلیل حساسیت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در MARL
  • 3. مدل‌سازی محیط‌های پویا برای MARL
  • 4. یادگیری مبتنی بر پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک عاملی (SART)
  • 6. معرفی عامل‌های متعدد و تعاملات آن‌ها
  • 7. چالش‌های هماهنگی و رقابت در MARL
  • 8. یادگیری منفرد در مقابل یادگیری مشترک
  • 9. رویکردهای مبتنی بر عامل متمرکز و غیرمتمرکز
  • 10. یادگیری عامل متمرکز (Centralized Training)
  • 11. یادگیری عامل غیرمتمرکز (Decentralized Execution)
  • 12. معرفی بازی‌های صفر و یک (Zero-Sum Games)
  • 13. معرفی بازی‌های غیرصفر و یک (Non-Zero-Sum Games)
  • 14. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌های چند عاملی
  • 15. کاربرد بازی‌های استراتژیک در MARL
  • 16. مدل‌سازی فضای حالت و عمل مشترک
  • 17. توابع پاداش مشترک و انفرادی
  • 18. تکنیک‌های یادگیری آفلاین و آنلاین در MARL
  • 19. یادگیری تقویتی کل‌نگر (Global RL)
  • 20. یادگیری تقویتی خردنگر (Local RL)
  • 21. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods) در MARL
  • 22. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods) در MARL
  • 23. روش‌های ترکیبی (Actor-Critic Methods) در MARL
  • 24. یادگیری Q-Learning برای MARL
  • 25. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 26. Multi-Agent Deep Q-Networks (MADQN)
  • 27. Policy Gradient Methods برای MARL
  • 28. REINFORCE در محیط‌های چند عاملی
  • 29. Actor-Critic برای MARL
  • 30. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
  • 31. Multi-Agent DDPG (MADDPG)
  • 32. معرفی الگوریتم‌های Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 33. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 34. معرفی مدل‌های مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده (Learning Agents)
  • 35. یادگیری عامل‌های تعادلی (Equilibrium Learning)
  • 36. یادگیری عامل‌های مبتنی بر تقلید (Imitation Learning)
  • 37. یادگیری عامل‌های مبتنی بر مدل (Model-Based RL) در MARL
  • 38. مدل‌سازی دینامیک محیط مشترک
  • 39. یادگیری مدل محیط با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 40. تکنیک‌های جستجو و برنامه‌ریزی در MARL
  • 41. برنامه‌ریزی مبتنی بر درخت (Tree Search) در MARL
  • 42. جستجوی مونت کارلو (Monte Carlo Tree Search) برای MARL
  • 43. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط‌های چند عاملی
  • 44. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust MARL)
  • 45. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
  • 46. کاربرد تحلیل حساسیت برای ارزیابی پایداری
  • 47. بهینه‌سازی فعال در سیستم‌های MARL
  • 48. مفهوم بهینه‌سازی فعال (Active Optimization)
  • 49. تکنیک‌های انتخاب عامل فعال
  • 50. مدل‌سازی عامل‌های فعال و منفعل
  • 51. بهینه‌سازی فعال در سناریوهای رقابتی
  • 52. بهینه‌سازی فعال در سناریوهای همکاری
  • 53. مدیریت منابع با استفاده از MARL
  • 54. تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع شده
  • 55. هماهنگی عامل‌ها برای دستیابی به اهداف مشترک
  • 56. کاربرد MARL در رباتیک چند رباته
  • 57. ناوبری و کنترل گروهی ربات‌ها
  • 58. یادگیری همکاری در ربات‌های هوشمند
  • 59. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 60. مدیریت ترافیک با استفاده از عامل‌های یادگیرنده
  • 61. بهینه‌سازی مسیر در شبکه‌های حمل و نقل
  • 62. کاربرد MARL در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 63. توسعه استراتژی‌های هوشمند در بازی‌ها
  • 64. یادگیری تاکتیک‌های پیچیده توسط عامل‌ها
  • 65. کاربرد MARL در مدیریت شبکه‌های انرژی
  • 66. بهینه‌سازی تولید و مصرف انرژی
  • 67. مدیریت پایداری شبکه با عامل‌های هوشمند
  • 68. کاربرد MARL در سیستم‌های مالی
  • 69. معامله‌گری الگوریتمی با عامل‌های یادگیرنده
  • 70. پیش‌بینی روند بازار با استفاده از MARL
  • 71. کاربرد MARL در پردازش زبان طبیعی
  • 72. مدل‌سازی تعاملات زبانی بین عامل‌ها
  • 73. تولید متن مشارکتی با استفاده از MARL
  • 74. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 75. شخصی‌سازی توصیه‌ها با در نظر گرفتن تعاملات
  • 76. یادگیری ترجیحات کاربران در محیط‌های پویا
  • 77. معرفی روش‌های پیشرفته در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیگنال‌های اجتماعی
  • 79. مدل‌سازی ارتباطات و همکاری بین عامل‌ها
  • 80. یادگیری تقویتی با در نظر گرفتن محدودیت‌های ارتباطی
  • 81. بهینه‌سازی سیاست‌های توزیع شده
  • 82. یادگیری سیاست‌های تطبیقی در MARL
  • 83. روش‌های یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 84. استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق در MARL
  • 85. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای MARL
  • 86. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای MARL
  • 87. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer) برای MARL
  • 88. یادگیری تقویتی با حافظه بلند مدت
  • 89. ارزیابی عملکرد در سیستم‌های MARL
  • 90. معیارهای سنجش کارایی عامل‌ها
  • 91. تحلیل پایداری و همگرایی در MARL
  • 92. کاربرد MARL در مسائل بهینه‌سازی پیچیده
  • 93. حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبی با MARL
  • 94. مباحث پیشرفته در بهینه‌سازی فعال
  • 95. طراحی توابع پاداش مؤثر در MARL
  • 96. مدل‌سازی عامل‌های خودخواه و ایثارگر
  • 97. یادگیری تقویتی با در نظر گرفتن اخلاق
  • 98. کاربرد MARL در ربات‌های خودمختار
  • 99. هماهنگی در محیط‌های ناشناخته
  • 100. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت

📚 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.