, ,

کتاب تکنیک‌های یادگیری تقویتی از طریق شبیه‌سازی (Simulation-Based RL) در 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 تکنیک‌های یادگیری تقویتی از طریق شبیه‌سازی (Simulation-Based RL) در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

🎓 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
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و هدف عامل
  • 5. سیاست عامل و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. یادگیری Q
  • 8. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 9. یادگیری Actor-Critic
  • 10. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL)
  • 12. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 13. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری
  • 14. روش‌های اکتشاف
  • 15. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 16. یادگیری تقویتی در محیط‌های گسسته
  • 17. شبیه‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 18. اهمیت شبیه‌سازی در آموزش عامل‌ها
  • 19. انواع محیط‌های شبیه‌سازی
  • 20. ساخت محیط‌های شبیه‌سازی سفارشی
  • 21. شبیه‌سازی برای ارزیابی عامل‌ها
  • 22. شبیه‌سازی برای بهبود سیاست عامل‌ها
  • 23. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 24. مفاهیم اساسی MARL
  • 25. چالش‌های MARL
  • 26. همکاری در MARL
  • 27. رقابت در MARL
  • 28. مختلط (Cooperative-Competitive) در MARL
  • 29. تکنیک‌های شبیه‌سازی در MARL
  • 30. شبیه‌سازی برای آموزش عامل‌های همکاری‌کننده
  • 31. شبیه‌سازی برای آموزش عامل‌های رقیب
  • 32. شبیه‌سازی برای محیط‌های مختلط
  • 33. شبیه‌سازی برای سناریوهای پیچیده MARL
  • 34. مدل‌سازی عامل‌ها در شبیه‌سازی
  • 35. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها در شبیه‌سازی
  • 36. شبیه‌سازی برای یادگیری سیاست‌های مشترک
  • 37. شبیه‌سازی برای یادگیری سیاست‌های توزیع‌شده
  • 38. شبیه‌سازی برای یادگیری از تجربیات مشترک
  • 39. کاربردهای MARL مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 40. سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 41. شبکه‌های حمل و نقل هوشمند
  • 42. مدیریت منابع انرژی
  • 43. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 44. بازی‌های کامپیوتری و شبیه‌سازی استراتژی
  • 45. خودروهای خودران و هماهنگی
  • 46. تحلیل رفتار عامل‌ها در شبیه‌سازی
  • 47. تکنیک‌های ارزیابی عملکرد عامل‌ها در شبیه‌سازی
  • 48. تحلیل پایداری سیستم‌های چندعامله
  • 49. شبیه‌سازی برای کشف استراتژی‌های بهینه
  • 50. شبیه‌سازی برای پیش‌بینی رفتار سیستم
  • 51. معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 52. معماری‌های مرکزی در MARL
  • 53. معماری‌های توزیع‌شده در MARL
  • 54. معماری‌های ترکیبی در MARL
  • 55. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده
  • 56. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های از پیش تعریف‌شده
  • 57. شبیه‌سازی برای مقایسه معماری‌های MARL
  • 58. بهینه‌سازی پارامترهای شبیه‌سازی
  • 59. تنظیم دقیق پارامترهای محیط شبیه‌سازی
  • 60. تنظیم دقیق پارامترهای عامل‌ها در شبیه‌سازی
  • 61. مدیریت داده‌ها در شبیه‌سازی‌های MARL
  • 62. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های شبیه‌سازی
  • 63. پیش‌پردازش داده‌های شبیه‌سازی
  • 64. تجزیه و تحلیل نتایج شبیه‌سازی
  • 65. مصورسازی نتایج شبیه‌سازی
  • 66. گزارش‌دهی نتایج شبیه‌سازی
  • 67. اصول اخلاقی در توسعه سیستم‌های MARL
  • 68. شفافیت در طراحی عامل‌ها
  • 69. قابلیت تفسیرپذیری در شبیه‌سازی
  • 70. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 71. ایمنی عامل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 72. کاربردهای شبیه‌سازی در آموزش و توسعه
  • 73. آموزش مهندسان در زمینه MARL
  • 74. توسعه و آزمایش الگوریتم‌های جدید
  • 75. شبیه‌سازی برای درک بهتر پدیده‌های پیچیده
  • 76. شبیه‌سازی برای بهینه‌سازی فرآیندها
  • 77. شبیه‌سازی برای ارزیابی ریسک
  • 78. اصول طراحی شبیه‌سازهای واقع‌گرایانه
  • 79. مدل‌سازی پدیده‌های فیزیکی در شبیه‌سازی
  • 80. مدل‌سازی رفتار انسانی در شبیه‌سازی
  • 81. تکنیک‌های اعتبار سنجی شبیه‌سازها
  • 82. اعتبار سنجی در مقابل داده‌های واقعی
  • 83. اعتبار سنجی در مقابل تحلیل‌های نظری
  • 84. کاربرد شبیه‌سازی در تحقیقات علمی
  • 85. شبیه‌سازی در علوم داده
  • 86. شبیه‌سازی در هوش مصنوعی
  • 87. شبیه‌سازی در علوم کامپیوتر
  • 88. شبیه‌سازی در مهندسی سیستم‌ها
  • 89. شبیه‌سازی برای حل مسائل پیچیده
  • 90. تکنیک‌های پیشرفته در شبیه‌سازی MARL
  • 91. شبیه‌سازی با یادگیری عمیق
  • 92. شبیه‌سازی با شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 93. شبیه‌سازی با شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 94. شبیه‌سازی با شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 95. شبیه‌سازی برای تولید داده‌های مصنوعی
  • 96. شبیه‌سازی برای آموزش عامل‌ها در مقیاس بزرگ
  • 97. شبیه‌سازی برای کشف پدیده‌های نوظهور
  • 98. شبیه‌سازی برای آزمایش سناریوهای "چه می‌شود اگر"
  • 99. شبیه‌سازی برای درک پویایی سیستم‌های پیچیده
  • 100. پایان‌نامه: پروژه‌های عملی شبیه‌سازی MARL

📚 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 تکنیک‌های یادگیری تقویتی از طریق شبیه‌سازی (Simulation-Based RL) در MARL”

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

پیمایش به بالا