سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای عملی PyMARL: توسعه عامل‌های هوشمند از پایه تا پیشرفته

کتاب راهنمای عملی PyMARL: توسعه عامل‌های هوشمند از پایه تا پیشرفته

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 راهنمای عملی PyMARL: توسعه عامل‌های هوشمند از پایه تا پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی PyMARL و نصب و راه‌اندازی
  • 2. آشنایی با مفاهیم یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 3. ساختار اصلی کتابخانه PyMARL
  • 4. محیط‌های شبیه‌سازی سازگار با PyMARL
  • 5. تعریف محیط‌های سفارشی برای PyMARL
  • 6. مفاهیم عامل‌های هوشمند و یادگیری تقویتی
  • 7. الگوریتم‌های کلیدی در یادگیری تقویتی (DQN، PPO)
  • 8. معماری شبکه‌های عصبی برای عامل‌های هوشمند
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 10. مقدمه‌ای بر PyMARL و معماری آن
  • 11. ساخت اولین عامل هوشمند با PyMARL
  • 12. آموزش عامل در یک محیط ساده
  • 13. ارزیابی عملکرد عامل هوشمند
  • 14. تنظیم پارامترهای کلیدی در PyMARL
  • 15. بهینه‌سازی فرآیند آموزش
  • 16. مدیریت داده‌ها و تجربه‌ها در PyMARL
  • 17. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای عامل‌ها
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای عامل‌ها
  • 21. استفاده از PyMARL در محیط‌های پیچیده‌تر
  • 22. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته‌تر
  • 23. Actor-Critic Methods در PyMARL
  • 24. Proximal Policy Optimization (PPO) در PyMARL
  • 25. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در PyMARL
  • 26. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 27. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 28. همکاری و رقابت در عامل‌های چندگانه
  • 29. تعیین استراتژی‌های همکاری
  • 30. تعیین استراتژی‌های رقابتی
  • 31. الگوریتم‌های مختص MARL
  • 32. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 33. QMIX (Value Decomposition Networks)
  • 34. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 35. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL با PyMARL
  • 36. طراحی محیط‌های چندعامله
  • 37. مدیریت ارتباط بین عامل‌ها
  • 38. سناریوهای همکاری در PyMARL
  • 39. سناریوهای رقابت در PyMARL
  • 40. حل مسائل بهینه‌سازی با عامل‌های چندگانه
  • 41. کاربرد PyMARL در رباتیک
  • 42. کنترل گروهی ربات‌ها
  • 43. هماهنگی ربات‌ها در انبارها
  • 44. کاربرد PyMARL در بازی‌های هوش مصنوعی
  • 45. آموزش عامل‌ها برای بازی‌های استراتژیک
  • 46. توسعه عامل‌های هوشمند برای بازی‌های رومیزی
  • 47. کاربرد PyMARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 48. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 49. بهینه‌سازی ترافیک در شبکه‌های کامپیوتری
  • 50. کاربرد PyMARL در اقتصاد و مالی
  • 51. مدل‌سازی بازارهای مالی با عامل‌های هوشمند
  • 52. بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری
  • 53. کاربرد PyMARL در سلامت
  • 54. مدیریت منابع بیمارستانی
  • 55. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری پزشکی
  • 56. کاربرد PyMARL در آموزش
  • 57. سیستم‌های آموزش تطبیقی
  • 58. شبیه‌سازی فرآیندهای یادگیری
  • 59. پایان‌نامه‌ها و پروژه‌های تحقیقاتی با PyMARL
  • 60. مراحل طراحی یک پروژه تحقیقاتی
  • 61. انتخاب مسئله و محیط مناسب
  • 62. انتخاب الگوریتم و معماری عامل
  • 63. تنظیم و اجرای آزمایش‌ها
  • 64. تحلیل نتایج و گزارش‌دهی
  • 65. چالش‌های رایج در توسعه عامل‌های هوشمند
  • 66. مقیاس‌پذیری در محیط‌های بزرگ
  • 67. پایداری و اطمینان‌پذیری عامل‌ها
  • 68. تفسیرپذیری تصمیمات عامل‌ها
  • 69. ملاحظات اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
  • 70. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
  • 71. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
  • 72. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 73. روندهای نوین در PyMARL
  • 74. ابزارها و کتابخانه‌های مکمل PyMARL
  • 75. مستندسازی و جامعه کاربری PyMARL
  • 76. تمرینات عملی و پروژه‌های پیشرفته
  • 77. توسعه عامل‌های با قابلیت یادگیری پیوسته
  • 78. کاربرد PyMARL در محیط‌های پویا
  • 79. بهینه‌سازی مصرف انرژی با عامل‌های هوشمند
  • 80. مدیریت زنجیره تأمین با PyMARL
  • 81. توسعه عامل‌های هوشمند برای شهر هوشمند
  • 82. کاربرد PyMARL در کشاورزی هوشمند
  • 83. بهینه‌سازی آبیاری و کوددهی
  • 84. مدیریت آفات با عامل‌های هوشمند
  • 85. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 86. فیلترینگ مشارکتی با عامل‌های هوشمند
  • 87. کاربرد PyMARL در سیستم‌های نظارتی
  • 88. شناسایی الگوهای رفتاری مشکوک
  • 89. مدیریت بحران با عامل‌های هوشمند
  • 90. توسعه ابزارهای شبیه‌سازی پیشرفته
  • 91. محیط‌های واقع‌گرایانه برای MARL
  • 92. آموزش عامل‌ها در محیط‌های سه‌بعدی
  • 93. بهبود قابلیت انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 94. یادگیری از تجربیات دیگر عامل‌ها
  • 95. مفاهیم اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 96. تکنیک‌های پیشرفته اکتشاف
  • 97. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 98. روش‌های پاداش‌دهی مهندسی‌شده
  • 99. استفاده از دانش پیشین در یادگیری
  • 100. یادگیری تقویتی با نظارت (Imitation Learning)

📚 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.