سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاوش در تکنیک‌های اکتشاف برای پاداش‌های پراکنده در یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب کاوش در تکنیک‌های اکتشاف برای پاداش‌های پراکنده در 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 کاوش در تکنیک‌های اکتشاف برای پاداش‌های پراکنده در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفهوم پاداش‌های پراکنده
  • 3. چالش‌های پاداش‌های پراکنده در سیستم‌های چندعامله
  • 4. کاربردهای پاداش‌های پراکنده
  • 5. مدل‌سازی محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. عاملیت و تعاملات بین عوامل
  • 7. مسائل هماهنگی و رقابت
  • 8. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی محیط
  • 9. روش‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 10. یادگیری Q-learning
  • 11. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 12. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 13. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های عامل-عامل
  • 14. یادگیری تقویتی با عوامل مستقل
  • 15. مشکلات همگرایی در عوامل مستقل
  • 16. روش‌های مبتنی بر بازی
  • 17. مفهوم تعادل نش
  • 18. بازی‌های با مجموع صفر و غیر صفر
  • 19. کاربرد نظریه بازی در سیستم‌های چندعامله
  • 20. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 21. اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 22. اکتشاف مبتنی بر پاداش‌های اضافی
  • 23. اکتشاف در محیط‌های پاداش پراکنده
  • 24. تکنیک‌های افزایش پاداش
  • 25. تکنیک‌های مهندسی پاداش
  • 26. پاداش‌های مصنوعی
  • 27. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 28. یادگیری بدون مدل
  • 29. مقایسه رویکردهای مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 30. روش‌های مبتنی بر حافظه
  • 31. شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
  • 32. شبکه‌های حافظه ترنسفورمر
  • 33. کاربرد حافظه در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. روش‌های مبتنی بر توزیع
  • 35. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 36. یادگیری تقویتی موازی
  • 37. کاربرد سیستم‌های توزیع‌شده
  • 38. تکنیک‌های تجزیه مسئله
  • 39. تجزیه وظایف
  • 40. تجزیه حالت
  • 41. تجزیه عامل
  • 42. کاربرد تجزیه در سیستم‌های بزرگ
  • 43. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 44. سطوح مختلف انتزاع
  • 45. یادگیری سیاست‌های سطح بالا و پایین
  • 46. کاربرد در مسائل پیچیده
  • 47. روش‌های مبتنی بر انتقال یادگیری
  • 48. یادگیری از تجربیات گذشته
  • 49. انتقال سیاست‌ها
  • 50. انتقال مدل‌ها
  • 51. کاربرد در محیط‌های مشابه
  • 52. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 53. کنترل ربات‌های متحرک
  • 54. هماهنگی ربات‌ها
  • 55. کاربرد در اتوماسیون صنعتی
  • 56. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 57. مدیریت ترافیک
  • 58. بهینه‌سازی منابع
  • 59. کاربرد در شبکه‌های هوشمند
  • 60. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 62. بهینه‌سازی رابط کاربری
  • 63. کاربرد در تجارت الکترونیک
  • 64. یادگیری تقویتی در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 65. بازی‌های استراتژیک
  • 66. بازی‌های تیمی
  • 67. کاربرد در آموزش و تمرین
  • 68. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 69. معاملات خودکار
  • 70. مدیریت پرتفوی
  • 71. کاربرد در پیش‌بینی بازار
  • 72. روش‌های اعتبارسنجی و ارزیابی
  • 73. معیارهای عملکرد
  • 74. شبیه‌سازی و آزمایش
  • 75. مقایسه با روش‌های دیگر
  • 76. چالش‌های پیاده‌سازی عملی
  • 77. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 78. شفافیت و قابلیت تفسیر
  • 79. مسئولیت‌پذیری
  • 80. کاربرد در سیستم‌های حیاتی
  • 81. تحقیقات آینده در پاداش‌های پراکنده
  • 82. روش‌های ترکیبی
  • 83. یادگیری تقویتی با دانش قبلی
  • 84. اکتشاف کارآمدتر
  • 85. نکات فنی پیاده‌سازی
  • 86. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 87. تنظیم ابرپارامترها
  • 88. عیب‌یابی و رفع اشکال
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های پراکنده
  • 90. محدودیت‌های روش‌های سنتی
  • 91. اهمیت اکتشاف در محیط‌های پاداش پراکنده
  • 92. تکنیک‌های پیشرفته اکتشاف
  • 93. روش‌های مبتنی بر دانش و اکتشاف هدایت شده
  • 94. یادگیری تقویتی عمیق با پاداش‌های پراکنده
  • 95. معماری‌های شبکه‌های عصبی مناسب
  • 96. بهینه‌سازی تابع هدف
  • 97. تکنیک‌های تثبیت آموزش
  • 98. ارزیابی عملکرد در محیط‌های پاداش پراکنده
  • 99. سناریوهای شبیه‌سازی پیچیده
  • 100. معیارهای ارزیابی اختصاصی

📚 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.