, ,

کتاب COMA: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران حوزه MARL

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 COMA: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران حوزه MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

🎓 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 (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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب COMA: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران حوزه MARL”

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

پیمایش به بالا