سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیامدهای نظری یادگیری با عامل‌های با اولویت‌های متفاوت

کتاب پیامدهای نظری یادگیری با عامل‌های با اولویت‌های متفاوت

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 پیامدهای نظری یادگیری با عامل‌های با اولویت‌های متفاوت

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری با عامل‌های اولویت‌دار
  • 2. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 3. تابع پاداش در یادگیری با عامل
  • 4. تعریف محیط و وضعیت در یادگیری عامل
  • 5. تابع انتقال حالت در یادگیری عامل
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری بدون مدل
  • 7. یادگیری Q
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 10. الگوریتم Policy Gradient
  • 11. یادگیری Actor-Critic
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری با مدل
  • 13. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 14. یادگیری مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 15. مدل‌سازی محیط یادگیری
  • 16. برنامه‌ریزی در یادگیری با عامل
  • 17. انواع اولویت‌ها در عامل‌های یادگیرنده
  • 18. اولویت‌های ثابت و پویا
  • 19. مدیریت اولویت‌های متغیر
  • 20. تأثیر اولویت‌ها بر رفتار عامل
  • 21. پیامدهای اولویت‌های متعارض
  • 22. حل تعارض اولویت‌ها
  • 23. روش‌های متعادل‌سازی اولویت‌ها
  • 24. اولویت‌بندی وظایف در عامل‌های چندوظیفه‌ای
  • 25. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 28. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در RL
  • 29. پیاده‌سازی Deep RL
  • 30. یادگیری Q-Network عمیق (DQN)
  • 31. روش‌های بهبود DQN
  • 32. Double DQN
  • 33. Dueling DQN
  • 34. Prioritized Experience Replay
  • 35. یادگیری Actor-Critic عمیق
  • 36. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 37. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 38. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 39. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 40. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 41. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 42. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 43. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 44. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 45. یادگیری تقویتی در امور مالی اسلامی
  • 46. چارچوب‌های فقهی در امور مالی
  • 47. اصول بانکداری بدون ربا
  • 48. عقود اسلامی در سرمایه‌گذاری
  • 49. مدیریت ریسک در ابزارهای مالی اسلامی
  • 50. مطالعات موردی در امور مالی
  • 51. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 52. کاربردها در صنعت
  • 53. کاربردها در حمل و نقل
  • 54. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 55. هماهنگی عامل‌ها
  • 56. بازی‌های تفکیک‌شده (Coordination Games)
  • 57. نظریه بازی‌ها در یادگیری عامل
  • 58. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 59. بازی‌های مشارکتی
  • 60. یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی مولد
  • 61. تولید محتوا با عامل‌های یادگیرنده
  • 62. کاربردها در هنر و طراحی
  • 63. رعایت چارچوب‌های فرهنگی و شرعی در تولید محتوا
  • 64. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 65. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 66. شفافیت و تفسیرپذیری در یادگیری عامل
  • 67. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 68. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
  • 69. ملاحظات فقهی در کاربردهای هوش مصنوعی
  • 70. استانداردهای فنی و علمی در توسعه هوش مصنوعی
  • 71. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیرنده
  • 72. معیارهای سنجش موفقیت
  • 73. تحلیل حساسیت و عدم قطعیت
  • 74. روش‌های آزمایش و اعتبارسنجی
  • 75. یادگیری تقویتی آنلاین و آفلاین
  • 76. چالش‌های یادگیری تقویتی آفلاین
  • 77. روش‌های یادگیری تقویتی آفلاین
  • 78. Off-policy correction
  • 79. Batch Reinforcement Learning
  • 80. تعمیم‌پذیری مدل‌ها
  • 81. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 82. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 83. یادگیری با داده‌های محدود
  • 84. یادگیری تقویتی کارآمد از نظر داده
  • 85. روش‌های کاهش بعد
  • 86. تقویت یادگیری از طریق بازخورد انسانی
  • 87. بازخورد انسانی در یادگیری عامل
  • 88. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
  • 89. کاربرد RLHF در مدل‌های زبانی
  • 90. ملاحظات شرعی در تعامل با عامل‌های هوشمند
  • 91. نظارت و کنترل بر عامل‌های هوشمند
  • 92. آینده یادگیری با عامل‌های اولویت‌دار
  • 93. روندهای تحقیقاتی نوین
  • 94. چالش‌های پیش رو
  • 95. تأثیر بر جوامع و اقتصاد
  • 96. چشم‌انداز توسعه فناوری

📚 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.