سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استراتژی‌های یادگیری بدون نظارت برای عامل مستقل در MARL

کتاب استراتژی‌های یادگیری بدون نظارت برای عامل مستقل 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 استراتژی‌های یادگیری بدون نظارت برای عامل مستقل در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 4. معماری عامل مستقل در MARL
  • 5. اهداف و چالش‌های عامل مستقل
  • 6. مدل‌های یادگیری بدون نظارت در MARL
  • 7. یادگیری بدون نظارت برای کشف همکاران
  • 8. یادگیری بدون نظارت برای پیش‌بینی اقدامات همکاران
  • 9. یادگیری بدون نظارت برای تخصیص وظایف
  • 10. مدل‌های مبتنی بر مدل محیطی
  • 11. یادگیری بدون نظارت با مدل محیطی مشترک
  • 12. یادگیری بدون نظارت با مدل‌های محیطی مجزا
  • 13. یادگیری بدون نظارت در سناریوهای همکاری
  • 14. یادگیری بدون نظارت در سناریوهای رقابتی
  • 15. یادگیری بدون نظارت در سناریوهای مختلط
  • 16. تکنیک‌های یادگیری عمیق در MARL
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای MARL
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای MARL
  • 19. معماری‌های ترنسفورمر برای MARL
  • 20. یادگیری بدون نظارت با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 21. استفاده از توابع پاداش مصنوعی
  • 22. طراحی توابع پاداش مصنوعی برای همکاری
  • 23. طراحی توابع پاداش مصنوعی برای رقابت
  • 24. یادگیری بدون نظارت با تقاطع پاداش
  • 25. یادگیری بدون نظارت با پاداش‌های پراکنده
  • 26. یادگیری بدون نظارت و تعمیم‌پذیری
  • 27. تعمیم‌پذیری به عوامل جدید
  • 28. تعمیم‌پذیری به وظایف جدید
  • 29. تعمیم‌پذیری به محیط‌های جدید
  • 30. یادگیری بدون نظارت و مقیاس‌پذیری
  • 31. مقیاس‌پذیری با افزایش تعداد عوامل
  • 32. مقیاس‌پذیری با افزایش ابعاد فضای حالت
  • 33. مقیاس‌پذیری با افزایش ابعاد فضای عمل
  • 34. روش‌های عامل مستقل در MARL
  • 35. یادگیری عمیق Q-network (DQN) برای عامل مستقل
  • 36. Policy Gradient برای عامل مستقل
  • 37. Actor-Critic برای عامل مستقل
  • 38. Proximal Policy Optimization (PPO) برای عامل مستقل
  • 39. Soft Actor-Critic (SAC) برای عامل مستقل
  • 40. یادگیری بدون نظارت در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 41. شبیه‌سازهای روباتیک برای MARL
  • 42. شبیه‌سازهای بازی برای MARL
  • 43. شبیه‌سازهای ترافیک برای MARL
  • 44. کاربرد یادگیری بدون نظارت در رباتیک
  • 45. هماهنگی ربات‌ها در انبارداری
  • 46. تشکیل گروهی ربات‌ها
  • 47. ناوبری ربات‌ها در محیط‌های پویا
  • 48. کاربرد یادگیری بدون نظارت در بازی‌ها
  • 49. استراتژی‌های هوش مصنوعی در بازی‌های تیمی
  • 50. توسعه شخصیت‌های غیرقابل بازی (NPC) هوشمند
  • 51. رقابت عامل‌های هوشمند در بازی‌های چندنفره
  • 52. کاربرد یادگیری بدون نظارت در مدیریت ترافیک
  • 53. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 54. کنترل چراغ‌های راهنمایی هوشمند
  • 55. مدیریت پارکینگ هوشمند
  • 56. کاربرد یادگیری بدون نظارت در سیستم‌های توزیع شده
  • 57. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع شده
  • 58. زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های توزیع شده
  • 59. کشف ناهنجاری در سیستم‌های توزیع شده
  • 60. یادگیری بدون نظارت و اکتشاف
  • 61. اکتشاف محیط‌های ناشناخته
  • 62. اکتشاف بهینه منابع
  • 63. اکتشاف فضاهای حالت بزرگ
  • 64. یادگیری بدون نظارت و ارتباطات
  • 65. ارتباطات ضمنی بین عوامل
  • 66. ارتباطات صریح بین عوامل
  • 67. ارتباطات یادگرفته شده در MARL
  • 68. یادگیری بدون نظارت و هماهنگی
  • 69. هماهنگی در وظایف مشترک
  • 70. هماهنگی در وظایف موازی
  • 71. هماهنگی در وظایف متوالی
  • 72. یادگیری بدون نظارت و حل تعارض
  • 73. مدیریت تعارض منابع
  • 74. مدیریت تعارض اهداف
  • 75. مدیریت تعارض در محیط‌های رقابتی
  • 76. یادگیری بدون نظارت و یادگیری فعال
  • 77. ترکیب یادگیری بدون نظارت با یادگیری فعال
  • 78. انتخاب نمونه‌های پرسش‌گرانه
  • 79. کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار
  • 80. یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 81. یادگیری تقویتی توزیع شده با عامل مستقل
  • 82. هماهنگی عامل‌های یادگیرنده در سیستم‌های توزیع شده
  • 83. کارایی الگوریتم‌های عامل مستقل در MARL
  • 84. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 85. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 86. مقایسه با روش‌های نظارت شده
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری بدون نظارت
  • 88. نیاز به منابع محاسباتی بالا
  • 89. پایداری آموزش
  • 90. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 91. آینده یادگیری بدون نظارت در MARL
  • 92. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 93. کاربردهای نوظهور
  • 94. تأثیر بر هوش مصنوعی
  • 95. یادگیری بدون نظارت برای عامل‌های خودمختار
  • 96. طراحی عامل‌های خودمختار با قابلیت یادگیری
  • 97. اعتمادپذیری عامل‌های خودمختار
  • 98. ایمنی عامل‌های خودمختار
  • 99. یادگیری بدون نظارت و همکاری انسان و عامل
  • 100. تعامل عامل‌های هوشمند با انسان

📚 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.