, ,

کتاب نکات پیشرفته در استفاده از شبکه‌های عصبی برای 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 نکات پیشرفته در استفاده از شبکه‌های عصبی برای MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

🎓 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 چند عامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر اصلی یک عامل یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و هدف‌گذاری
  • 5. فضای حالت و عمل
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 7. یادگیری Q
  • 8. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 9. پیاده‌سازی DQN با استفاده از TensorFlow/PyTorch
  • 10. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 11. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 12. Actor-Critic
  • 13. پیاده‌سازی Actor-Critic
  • 14. مفاهیم پیشرفته در RL
  • 15. تکنیک‌های اکتشاف
  • 16. اعتباردهی پاداش
  • 17. یادگیری ترجیحی
  • 18. یادگیری نیمه‌نظارتی در RL
  • 19. یادگیری تقویتی با تقلید
  • 20. انتقال یادگیری در RL
  • 21. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چند عامله (MAS)
  • 22. مفاهیم اساسی در MAS
  • 23. هماهنگی و همکاری بین عامل‌ها
  • 24. رقابت بین عامل‌ها
  • 25. تعاملات مختلط
  • 26. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 27. مقدمه‌ای بر MARL
  • 28. تفاوت‌های MARL با RL تک عامله
  • 29. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 30. عدم ایستایی محیط (Non-stationarity)
  • 31. مقیاس‌پذیری
  • 32. مشکلات مشاهده‌پذیری
  • 33. پیاده‌سازی‌های پایه MARL
  • 34. روش‌های مبتنی بر Q برای MARL
  • 35. Q-learning توزیع شده
  • 36. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 37. پیاده‌سازی MADDPG
  • 38. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 39. پیاده‌سازی COMA
  • 40. روش‌های مبتنی بر سیاست برای MARL
  • 41. Policy Gradient توزیع شده
  • 42. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 43. پیاده‌سازی VDN
  • 44. QMIX (Q-Learning for Cooperative Multi-Agent Systems)
  • 45. پیاده‌سازی QMIX
  • 46. IQL (Independent Q-Learning)
  • 47. چالش‌های همکاری در MARL
  • 48. روش‌های یادگیری توزیع شده
  • 49. هماهنگی مبتنی بر ارتباطات
  • 50. یادگیری مبتنی بر تیم
  • 51. مدل‌سازی هماهنگی
  • 52. چالش‌های رقابت در MARL
  • 53. بازی‌های صفر و یک
  • 54. بازی‌های غیر صفر و یک
  • 55. مدل‌سازی رقبا
  • 56. یادگیری مبتنی بر Game Theory
  • 57. مقدمه‌ای بر Game Theory در MARL
  • 58. تعادل نش
  • 59. تعادل کورنو
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 61. کاربرد شبکه‌های عصبی در RL
  • 62. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای ورودی‌های تصویری
  • 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توالی‌ها
  • 64. شبکه‌های عصبی ادراکی (Perception Networks)
  • 65. نکات پیشرفته در شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 66. شبکه‌های عصبی با حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
  • 67. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MARL
  • 68. استفاده از مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 69. معماری‌های شبکه‌های عصبی سفارشی برای MARL
  • 70. شبکه‌های عصبی مولد (Generative Networks) در MARL
  • 71. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based MARL)
  • 72. یادگیری مدل محیط
  • 73. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 74. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free MARL)
  • 75. کاربرد تکنیک‌های پیشرفته در MARL
  • 76. یادگیری اکتشافی پیشرفته
  • 77. یادگیری با پاداش‌های مصنوعی (Reward Shaping)
  • 78. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 79. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 80. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 82. یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند
  • 83. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مالی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 84. پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 85. یادگیری ارتباطات خودکار
  • 86. روش‌های ارزیابی و تحلیل عملکرد در MARL
  • 87. شبیه‌سازی و تست در محیط‌های واقع‌گرایانه
  • 88. مطالعات موردی پیشرفته در MARL
  • 89. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در MARL
  • 90. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 91. آینده پژوهش در MARL
  • 92. کاربرد شبکه‌های عصبی در یادگیری اجتماعی عامل‌ها
  • 93. یادگیری اجتماعی در MARL
  • 94. یادگیری تقویتی با مربی (Curriculum Learning)
  • 95. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
  • 96. تکنیک‌های تنظیم پارامترهای شبکه‌های عصبی
  • 97. ارزیابی استحکام (Robustness) مدل‌های MARL
  • 98. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در MARL
  • 99. پیاده‌سازی GNN در MARL
  • 100. یادگیری تقویتی با در نظر گرفتن عدم قطعیت

📚 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 نکات پیشرفته در استفاده از شبکه‌های عصبی برای MARL”

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

پیمایش به بالا