سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب معماری‌های سیستم‌های توزیع شده در تحقیقات یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب معماری‌های سیستم‌های توزیع شده در تحقیقات یادگیری تقویتی چندعامله

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 معماری‌های سیستم‌های توزیع شده در تحقیقات یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توزیع شده (Distributed Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل‌های هوشمند
  • 3. تعریف مسئله در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. فضای حالت و فضای عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. کشف سیاست بهینه با استفاده از دینامیک سیستم
  • 8. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-learning
  • 9. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 10. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در RL
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی در RL
  • 13. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. چالش‌های اصلی در MARL
  • 15. عدم ایستایی محیط در MARL
  • 16. ناظر بودن محیط برای عامل‌ها
  • 17. توزیع فضای حالت و عمل
  • 18. ارتباط بین عامل‌ها
  • 19. مدل‌های همکاری و رقابت در MARL
  • 20. مدل‌های بازی‌های هم‌زمان (Simultaneous Games)
  • 21. مدل‌های بازی‌های ترتیبی (Sequential Games)
  • 22. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها در MARL
  • 23. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 24. کاربرد نظریه بازی‌ها در طراحی سیاست‌ها
  • 25. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر ارزش
  • 26. تجمیع ارزش‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 27. تجمیع ارزش‌های مشترک
  • 28. تجمیع ارزش‌های فردی
  • 29. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش مشترک (e.g., VDN)
  • 30. الگوریتم‌های مبتنی بر تجمیع عامل‌ها (e.g., QMIX)
  • 31. چالش‌های تجمیع ارزش در QMIX
  • 32. مدل‌های QMIX با توابع جداسازی
  • 33. تقویت یادگیری چندعامله با استفاده از توابع جداسازی
  • 34. معماری‌های شبکه‌های عصبی در QMIX
  • 35. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر سیاست
  • 36. یادگیری سیاست مشترک
  • 37. یادگیری سیاست‌های مستقل
  • 38. یادگیری سیاست‌های متقابل (Mutual Learning)
  • 39. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست مشترک (e.g., MADDPG)
  • 40. مفاهیم MADDPG: مربی و عامل
  • 41. یادگیری سیاست‌های مستقل با استفاده از تجمیع تجربیات
  • 42. استفاده از حافظه پخش (Replay Buffer) در MARL
  • 43. تنظیم نرخ یادگیری در MARL
  • 44. مدل‌های بازی‌های صفر و مجموع (Zero-Sum Games)
  • 45. کاربرد بازی‌های صفر و مجموع در MARL
  • 46. تکنیک‌های بازی‌های صفر و مجموع در MARL
  • 47. یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های همکاری
  • 48. طراحی پاداش برای همکاری
  • 49. تشخیص اهداف مشترک
  • 50. مدیریت منابع در سیستم‌های همکاری
  • 51. کاربرد در رباتیک مشارکتی
  • 52. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
  • 53. یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های رقابتی
  • 54. طراحی پاداش برای رقابت
  • 55. مدل‌سازی تعارض منافع
  • 56. مدیریت ریسک در سیستم‌های رقابتی
  • 57. کاربرد در بازی‌های استراتژیک
  • 58. یادگیری تقویتی چندعامله با عدم قطعیت
  • 59. مدیریت عدم قطعیت در مشاهدات
  • 60. مدیریت عدم قطعیت در مدل محیط
  • 61. تکنیک‌های یادگیری تقویتی مقاوم (Robust RL)
  • 62. کاربرد در سیستم‌های خودران
  • 63. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های ارتباطی
  • 64. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌های بی‌سیم
  • 65. مدیریت ترافیک در شبکه‌های کامپیوتری
  • 66. کاربرد در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 67. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های انرژی
  • 68. بهینه‌سازی تولید و مصرف انرژی
  • 69. مدیریت شبکه‌های هوشمند (Smart Grids)
  • 70. کاربرد در منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 71. یادگیری تقویتی چندعامله در مالی اسلامی
  • 72. بهینه‌سازی سبد سهام با رویکرد اسلامی
  • 73. مدیریت ریسک در سرمایه‌گذاری‌های شرعی
  • 74. مدل‌سازی بازارهای مالی با رویکرد اسلامی
  • 75. کاربرد در بانکداری بدون ربا
  • 76. یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت زنجیره تأمین
  • 77. بهینه‌سازی موجودی کالا
  • 78. مدیریت لجستیک و حمل و نقل
  • 79. کاربرد در تجارت الکترونیک
  • 80. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های هوشمند شهری
  • 81. مدیریت ترافیک شهری
  • 82. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 83. کاربرد در خدمات شهری هوشمند
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از مدل‌های محیطی
  • 85. یادگیری مدل محیط (Model-Based MARL)
  • 86. تکنیک‌های یادگیری مدل در MARL
  • 87. استفاده از مدل در برنامه‌ریزی سیاست
  • 88. کاربرد در رباتیک پیشرفته
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از شبیه‌سازها
  • 90. اهمیت شبیه‌سازی در MARL
  • 91. طراحی شبیه‌سازهای واقع‌گرایانه
  • 92. استفاده از شبیه‌سازها برای آموزش عامل‌ها
  • 93. کاربرد در آموزش و تمرین
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله با رویکردهای ترکیبی
  • 95. ترکیب یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت شده
  • 96. ترکیب یادگیری تقویتی با یادگیری بدون نظارت
  • 97. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 98. کاربرد GNN در مدل‌سازی روابط بین عامل‌ها
  • 99. معماری‌های GNN برای MARL
  • 100. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از انتقال یادگیری

📚 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.