سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش (Knowledge-Based RL) در MARL

کتاب تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش (Knowledge-Based RL) در MARL

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 تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش (Knowledge-Based RL) در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. مفهوم عامل، محیط و پاداش
  • 4. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 5. تعریف حالت، عمل و انتقال
  • 6. تابع ارزش و تابع بهره‌وری
  • 7. روش‌های یادگیری ارزش (Value-Based Learning)
  • 8. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. روش‌های یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-Based Learning)
  • 11. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 12. روش Actor-Critic
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش (KBRL)
  • 14. اهمیت دانش در یادگیری تقویتی
  • 15. انواع دانش در KBRL
  • 16. دانش از پیش تعیین شده (Prior Knowledge)
  • 17. دانش اکتسابی (Acquired Knowledge)
  • 18. دانش صریح (Explicit Knowledge)
  • 19. دانش ضمنی (Implicit Knowledge)
  • 20. روش‌های ادغام دانش در RL
  • 21. استفاده از دانش برای هدایت جستجو
  • 22. استفاده از دانش برای تعریف اهداف
  • 23. استفاده از دانش برای طراحی تابع پاداش
  • 24. استفاده از دانش برای تنظیم ابرپارامترها
  • 25. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چند عامله (MAS)
  • 26. چالش‌های سیستم‌های چند عامله
  • 27. تعامل بین عامل‌ها
  • 28. هماهنگی و همکاری بین عامل‌ها
  • 29. رقابت بین عامل‌ها
  • 30. عدم قطعیت در محیط چند عامله
  • 31. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 32. تفاوت MARL با RL تک عامله
  • 33. چالش‌های خاص MARL
  • 34. عدم ایستا بودن محیط از دید هر عامل
  • 35. مشاهده‌پذیری محدود (Partial Observability)
  • 36. مشکل تخصیص پاداش (Reward Allocation Problem)
  • 37. داده‌های غیر ایستا (Non-Stationarity)
  • 38. روش‌های اصلی در MARL
  • 39. MARL مبتنی بر ارزش (Value-Based MARL)
  • 40. MARL مبتنی بر سیاست (Policy-Based MARL)
  • 41. MARL ترکیبی (Hybrid MARL)
  • 42. رویکردهای همکاری در MARL
  • 43. یادگیری مشترک (Joint Action Learning)
  • 44. یادگیری مبتنی بر مذاکره (Negotiation-Based Learning)
  • 45. یادگیری مبتنی بر شایسته‌سالاری (Merit-Based Learning)
  • 46. رویکردهای رقابتی در MARL
  • 47. بازی‌های مجموع-صفر (Zero-Sum Games)
  • 48. بازی‌های غیر مجموع-صفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 49. یادگیری مبتنی بر نظریه بازی‌ها (Game Theory-Based Learning)
  • 50. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 51. رویکردهای ترکیبی در MARL
  • 52. یادگیری سیاست متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized Training with Decentralized Execution - CTDE)
  • 53. مزایا و معایب CTDE
  • 54. معماری‌های CTDE
  • 55. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 56. QMIX (Q-Value Mixing)
  • 57. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 58. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 59. KBRL در MARL
  • 60. ادغام دانش در سیستم‌های چند عامله
  • 61. نقش دانش در هماهنگی عامل‌ها
  • 62. نقش دانش در رقابت عامل‌ها
  • 63. استفاده از دانش برای تسهیل یادگیری مشترک
  • 64. استفاده از دانش برای بهبود کارایی استراتژی‌ها
  • 65. انواع دانش در MARL
  • 66. دانش مربوط به محیط مشترک
  • 67. دانش مربوط به توانایی‌های عامل‌های دیگر
  • 68. دانش مربوط به اهداف عامل‌های دیگر
  • 69. دانش مربوط به قوانین تعامل
  • 70. روش‌های ادغام دانش در MARL
  • 71. استفاده از دانش برای تعریف اولیه سیاست‌ها
  • 72. استفاده از دانش برای طراحی توابع پاداش چند عامله
  • 73. استفاده از دانش برای ساخت مدل محیطی مشترک
  • 74. استفاده از دانش برای فیلتر کردن یا اولویت‌بندی اطلاعات
  • 75. مثال‌های کاربردی KBRL در MARL
  • 76. رباتیک چند عامله (Multi-Robot Systems)
  • 77. هدایت ترافیک هوشمند
  • 78. مدیریت منابع توزیع شده
  • 79. بازی‌های استراتژیک چند نفره
  • 80. شبکه‌های مخابراتی
  • 81. بررسی مطالعات موردی KBRL در MARL
  • 82. مطالعات موردی در رباتیک
  • 83. مطالعات موردی در بازی‌ها
  • 84. مطالعات موردی در سیستم‌های توزیع شده
  • 85. چالش‌های پیاده‌سازی KBRL در MARL
  • 86. مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 87. پیچیدگی محاسباتی
  • 88. نیاز به دانش اولیه با کیفیت
  • 89. ارزیابی عملکرد سیستم‌های KBRL-MARL
  • 90. معیارهای ارزیابی
  • 91. روش‌های شبیه‌سازی و آزمایش
  • 92. آینده پژوهی در KBRL-MARL
  • 93. روندهای نوظهور
  • 94. فرصت‌های تحقیقاتی
  • 95. توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر
  • 96. بهبود روش‌های یادگیری دانش
  • 97. کاربرد در مسائل پیچیده‌تر
  • 98. اهمیت چارچوب‌های اخلاقی و قانونی در توسعه هوش مصنوعی
  • 99. نکات مهم در طراحی و اجرای سیستم‌های هوش مصنوعی مطابق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 100. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی

📚 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.