سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی فدرال برای سناریوهای چندعامله

کتاب طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی فدرال برای سناریوهای 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 طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی فدرال برای سناریوهای چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری فدرال (Federated Learning) در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات یادگیری تقویتی فدرال
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و سیاست
  • 5. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 7. الگوریتم‌های جستجوی سیاست
  • 8. الگوریتم‌های جستجوی مقدار
  • 9. یادگیری Q
  • 10. یادگیری Q عمیق
  • 11. یادگیری Actor-Critic
  • 12. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 13. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 14. مقدمات یادگیری فدرال
  • 15. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 16. محاسبات فدرال
  • 17. یادگیری فدرال ناهمگن
  • 18. یادگیری فدرال با داده‌های غیرمستقل
  • 19. یادگیری فدرال برای سیستم‌های توزیع شده
  • 20. مقدمات سناریوهای چندعامله
  • 21. مفاهیم نظریه بازی‌ها
  • 22. تعادل نش در بازی‌های همزمان
  • 23. بازی‌های تکراری
  • 24. هماهنگی عامل‌ها در سناریوهای چندعامله
  • 25. رقابت عامل‌ها در سناریوهای چندعامله
  • 26. یادگیری تقویتی فدرال برای همکاری عامل‌ها
  • 27. یادگیری تقویتی فدرال برای رقابت عامل‌ها
  • 28. یادگیری تقویتی فدرال برای بازی‌های صفر و یک
  • 29. یادگیری تقویتی فدرال برای بازی‌های غیرصفر و یک
  • 30. طراحی تابع پاداش برای سناریوهای چندعامله فدرال
  • 31. ارزیابی عملکرد در سناریوهای چندعامله فدرال
  • 32. مدل‌سازی محیط‌های پویا با یادگیری تقویتی فدرال
  • 33. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی فدرال
  • 34. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی فدرال
  • 35. یادگیری تقویتی فدرال با فضای حالت پیوسته
  • 36. یادگیری تقویتی فدرال با فضای عمل پیوسته
  • 37. یادگیری تقویتی فدرال برای رباتیک
  • 38. یادگیری تقویتی فدرال برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. یادگیری تقویتی فدرال برای مدیریت منابع
  • 40. یادگیری تقویتی فدرال برای شبکه‌های هوشمند
  • 41. یادگیری تقویتی فدرال برای خودروهای خودران
  • 42. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 43. یادگیری تقویتی فدرال برای تشخیص نفوذ
  • 44. یادگیری تقویتی فدرال برای مدیریت ترافیک
  • 45. یادگیری تقویتی فدرال برای بازی‌ها
  • 46. یادگیری تقویتی فدرال برای مالی
  • 47. یادگیری تقویتی فدرال برای سلامت
  • 48. یادگیری تقویتی فدرال برای آموزش
  • 49. یادگیری تقویتی فدرال برای هوش مصنوعی مولد
  • 50. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی فدرال پیشرفته
  • 51. روش‌های بهبود پایداری در یادگیری تقویتی فدرال
  • 52. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در یادگیری تقویتی فدرال
  • 53. روش‌های مقابله با عدم قطعیت در سناریوهای چندعامله فدرال
  • 54. مدل‌سازی عدم قطعیت عامل‌ها در یادگیری تقویتی فدرال
  • 55. آموزش عامل‌ها با استفاده از تجربه‌های شبیه‌سازی شده
  • 56. انتقال یادگیری در سناریوهای چندعامله فدرال
  • 57. تنظیم ابرپارامترها در یادگیری تقویتی فدرال
  • 58. ارزیابی ریسک در پیاده‌سازی یادگیری تقویتی فدرال
  • 59. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی فدرال
  • 60. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی فدرال در صنعت
  • 61. مطالعات موردی در یادگیری تقویتی فدرال
  • 62. چالش‌های آینده در یادگیری تقویتی فدرال
  • 63. پیشرفت‌های نوین در یادگیری تقویتی فدرال
  • 64. یادگیری تقویتی فدرال مبتنی بر تقلید
  • 65. یادگیری تقویتی فدرال با پاداش‌های پراکنده
  • 66. یادگیری تقویتی فدرال با استفاده از یادگیری عمیق تقویتی
  • 67. یادگیری تقویتی فدرال برای عامل‌های ناظر
  • 68. یادگیری تقویتی فدرال برای عامل‌های ناظر-ناظر
  • 69. یادگیری تقویتی فدرال برای عامل‌های بدون ناظر
  • 70. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها در یادگیری تقویتی فدرال
  • 71. یادگیری تقویتی فدرال برای سیستم‌های توزیع شده با ارتباطات محدود
  • 72. بهینه‌سازی ارتباطات در یادگیری تقویتی فدرال
  • 73. امنیت در یادگیری تقویتی فدرال
  • 74. حملات خصمانه در یادگیری تقویتی فدرال
  • 75. دفاع در برابر حملات خصمانه در یادگیری تقویتی فدرال
  • 76. یادگیری تقویتی فدرال با استفاده از تکنیک‌های بایاس
  • 77. یادگیری تقویتی فدرال با استفاده از تکنیک‌های اکتشاف
  • 78. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع شده
  • 79. یادگیری تقویتی فدرال برای کنترل سیستم‌های پیچیده
  • 80. یادگیری تقویتی فدرال برای پیش‌بینی رفتار عامل‌ها
  • 81. یادگیری تقویتی فدرال برای کشف الگوهای پنهان
  • 82. یادگیری تقویتی فدرال برای ایجاد مدل‌های پیش‌گویانه
  • 83. یادگیری تقویتی فدرال برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 84. یادگیری تقویتی فدرال برای تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 85. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 86. یادگیری تقویتی فدرال برای مدیریت ریسک در سیستم‌های مالی
  • 87. یادگیری تقویتی فدرال برای پیش‌بینی تقاضا در بازارهای پویا
  • 88. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف
  • 89. یادگیری تقویتی فدرال برای کنترل کیفیت در فرآیندهای تولیدی
  • 90. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 91. یادگیری تقویتی فدرال برای مدیریت منابع آب
  • 92. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی شبکه حمل و نقل
  • 93. یادگیری تقویتی فدرال برای توسعه داروهای جدید
  • 94. یادگیری تقویتی فدرال برای شخصی‌سازی آموزش
  • 95. یادگیری تقویتی فدرال برای بهبود خدمات بهداشتی

📚 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.