سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب COMA: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران حوزه MARL

کتاب COMA: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران حوزه 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 COMA: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران حوزه MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عوامل در محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. یادگیری Q-Learning
  • 7. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 8. یادگیری Policy Gradient
  • 9. یادگیری Actor-Critic
  • 10. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی چندعامله (MAI)
  • 11. تفاوت بین MARL و MAI
  • 12. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 13. عدم ایستایی محیط
  • 14. مشاهده‌پذیری محدود
  • 15. مسائل هماهنگی و رقابت
  • 16. تقسیم‌بندی وظایف در MARL
  • 17. مفهوم عامل مستقل
  • 18. فرض ایستایی محیط
  • 19. مدل‌های هماهنگی و رقابت
  • 20. یادگیری عامل مستقل (IQL)
  • 21. الگوریتم‌های مبتنی بر IQL
  • 22. Deep Q-Learning برای عامل مستقل
  • 23. Policy Gradient برای عامل مستقل
  • 24. Actor-Critic برای عامل مستقل
  • 25. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
  • 26. بازی‌های رومیزی و ویدئویی
  • 27. شبیه‌سازهای ترافیک
  • 28. سیستم‌های رباتیک
  • 29. کاربرد در مدیریت منابع
  • 30. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 31. مدیریت انرژی
  • 32. مدیریت جریان ترافیک
  • 33. کاربرد در رباتیک مشارکتی
  • 34. هماهنگی ربات‌ها در انبار
  • 35. ناوبری ربات‌های خودمختار
  • 36. تشکیل گروه ربات‌ها
  • 37. کاربرد در بازی‌ها
  • 38. استراتژی‌های عامل در بازی‌های تیمی
  • 39. یادگیری استراتژی‌های رقابتی
  • 40. بازی‌های چندنفره پیچیده
  • 41. کاربرد در امور مالی
  • 42. معاملات الگوریتمی
  • 43. مدیریت سبد سهام
  • 44. پیش‌بینی بازارهای مالی
  • 45. کاربرد در زنجیره تأمین
  • 46. بهینه‌سازی موجودی
  • 47. مدیریت لجستیک
  • 48. برنامه‌ریزی تولید
  • 49. کاربرد در شبکه‌های هوشمند
  • 50. مدیریت توزیع انرژی
  • 51. پیش‌بینی تقاضای برق
  • 52. بهینه‌سازی پاسخگویی بار
  • 53. توسعه محیط‌های MARL سفارشی
  • 54. چارچوب‌های شبیه‌سازی MARL
  • 55. OpenAI Gym برای MARL
  • 56. PettingZoo
  • 57. Multi-Agent Particle Environment (MPE)
  • 58. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 59. نرخ موفقیت
  • 60. کارایی منابع
  • 61. عدالت در توزیع
  • 62. تحلیل پایداری در MARL
  • 63. روش‌های تحلیل پایداری
  • 64. تضمین عملکرد در سناریوهای پیچیده
  • 65. محدودیت‌های محاسباتی در MARL
  • 66. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی
  • 67. تقریب توابع ارزش
  • 68. یادگیری فشرده
  • 69. تکنیک‌های یادگیری متمرکز
  • 70. یادگیری متمرکز با استفاده از میانجی‌ها
  • 71. یادگیری متمرکز با استفاده از شبکه مرکزی
  • 72. یادگیری متمرکز با استفاده از پلتفرم ابری
  • 73. روش‌های غیرمتمرکز در MARL
  • 74. یادگیری توزیع شده
  • 75. یادگیری فدرال برای MARL
  • 76. یادگیری مبتنی بر ارتباطات
  • 77. یادگیری ارتباطی در MARL
  • 78. پروتکل‌های ارتباطی برای عوامل
  • 79. یادگیری با پیام‌رسانی
  • 80. تقویت یادگیری با استفاده از ارتباطات
  • 81. یادگیری تقویتی عمیق برای MARL
  • 82. معماری‌های شبکه عصبی برای MARL
  • 83. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در MARL
  • 84. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
  • 85. شبکه‌های عصبی گراف در MARL
  • 86. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 87. ساخت مدل‌های محیطی
  • 88. استفاده از مدل‌ها برای برنامه‌ریزی
  • 89. یادگیری تطبیقی در MARL
  • 90. تطبیق با محیط‌های پویا
  • 91. یادگیری استراتژی‌های جدید
  • 92. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 93. مسئولیت‌پذیری عوامل
  • 94. شفافیت در تصمیم‌گیری
  • 95. تأثیر بر جوامع
  • 96. مرزهای تحقیق در MARL
  • 97. چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 98. یادگیری در محیط‌های واقعی
  • 99. یادگیری با داده‌های محدود
  • 100. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های 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.