سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل

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 یادگیری تقویتی چندعامله: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Agent Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در محیط یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع پاداش
  • 6. سیاست عامل
  • 7. تابع ارزش
  • 8. معادله بلمن
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 10. یادگیری Q
  • 11. یادگیری Sarsa
  • 12. یادگیری عمیق Q (DQN)
  • 13. مدل‌های مبتنی بر مدل در مقابل مدل-آزاد
  • 14. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 15. مزایای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. محیط‌های چندعامله
  • 18. تعاملات بین عوامل
  • 19. همکاری و رقابت بین عوامل
  • 20. نظریه بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. بازی‌های مجموع-صفر
  • 22. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 23. تعادل نش
  • 24. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 25. محیط‌های پویا و غیرایستا
  • 26. ناشناخته بودن محیط برای عوامل
  • 27. عدم قطعیت در محیط
  • 28. محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 29. محیط‌های با مشاهدات مشترک
  • 30. محیط‌های با مشاهدات مجزا
  • 31. روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Learners)
  • 32. چالش‌های یادگیری مستقل
  • 33. فرضیه عامل مستقل
  • 34. الگوریتم‌های یادگیری مستقل
  • 35. یادگیری Q مستقل
  • 36. Sarsa مستقل
  • 37. DQN مستقل
  • 38. روش‌های مبتنی بر عامل مستقل با در نظر گرفتن عوامل دیگر
  • 39. تأثیر سیاست سایر عوامل
  • 40. یادگیری تقویتی با محیط تغییرپذیر
  • 41. روش‌های تطبیقی
  • 42. یادگیری تقویتی با پاداش‌های توزیع‌شده
  • 43. یادگیری تقویتی با پاداش‌های متمرکز
  • 44. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ترکیبی
  • 45. روش‌های ارتباطی بین عوامل
  • 46. پروتکل‌های ارتباطی
  • 47. یادگیری ارتباطات
  • 48. ارتباطات مبتنی بر زبان
  • 49. ارتباطات مبتنی بر نشانه‌ها
  • 50. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Learners)
  • 51. یادگیری با ناظر مرکزی
  • 52. یادگیری با عامل مرکزی در زمان اجرا
  • 53. مزایای عامل مرکزی
  • 54. معایب عامل مرکزی
  • 55. روش‌های ترکیبی (مرکزی-غیرمتمرکز)
  • 56. یادگیری عامل مرکزی در حین آموزش، اجرای غیرمتمرکز
  • 57. یادگیری عامل غیرمتمرکز در حین آموزش، عامل مرکزی در زمان اجرا
  • 58. یادگیری تقویتی با عوامل همکار
  • 59. یادگیری تقویتی با عوامل رقیب
  • 60. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 61. کنترل ترافیک هوایی
  • 62. مدیریت منابع
  • 63. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 64. شبکه‌های حسگر هوشمند
  • 65. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 66. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 67. مدل‌سازی رفتار بازیکنان
  • 68. بهینه‌سازی استراتژی‌ها
  • 69. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 70. معاملات الگوریتمی
  • 71. مدیریت پورتفولیو
  • 72. یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی
  • 73. کاربرد تنسورها
  • 74. پیاده‌سازی با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 75. پردازش زبان طبیعی در محیط‌های چندعامله
  • 76. تولید متن در محیط‌های چندعامله
  • 77. ترجمه ماشینی چندعامله
  • 78. خلاصه‌سازی متن توسط چندین عامل
  • 79. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 80. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 81. بهینه‌سازی پارامترهای شبیه‌سازی
  • 82. کاربرد در علوم زیستی
  • 83. مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی
  • 84. کشف دارو
  • 85. تحلیل داده‌های زیستی
  • 86. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده مقاوم
  • 87. مدیریت خطا
  • 88. بهبود عملکرد سیستم
  • 89. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 90. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 91. مسئولیت‌پذیری عوامل
  • 92. شفافیت در تصمیم‌گیری‌های چندعامله
  • 93. امنیت در سیستم‌های چندعامله
  • 94. روش‌های ارزیابی عملکرد در محیط‌های چندعامله
  • 95. معیارهای سنجش همکاری
  • 96. معیارهای سنجش رقابت
  • 97. مقایسه روش‌های مختلف
  • 98. چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 99. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 100. روندهای تحقیقاتی جدید

📚 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.