سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله با ابزارهای پیشرفته

کتاب پیاده‌سازی محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله با ابزارهای 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 پیاده‌سازی محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله با ابزارهای پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: محیط‌های یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
  • 3. انواع یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های عامل-محیط
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 7. یادگیری بدون نظارت در مقابل یادگیری با نظارت
  • 8. یادگیری تقویتی با نظارت
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 12. Q-Learning
  • 13. Deep Q-Networks (DQN)
  • 14. Double DQN
  • 15. Dueling DQN
  • 16. Prioritized Experience Replay
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. Policy Gradient Methods
  • 19. REINFORCE Algorithm
  • 20. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 21. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 22. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 23. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 24. انواع تعامل بین عامل‌ها
  • 25. همکاری در مقابل رقابت
  • 26. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. سیستم‌های عامل مستقل
  • 28. سیستم‌های عامل هماهنگ
  • 29. سیستم‌های عامل با ارتباطات
  • 30. فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 31. OpenAI Gym برای محیط‌های چندعامله
  • 32. PettingZoo
  • 33. Multi-Agent Particle Environment
  • 34. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
  • 35. توسعه محیط‌های سفارشی برای MARL
  • 36. تکنیک‌های آموزش عامل‌ها در محیط‌های چندعامله
  • 37. آموزش متوالی عامل‌ها
  • 38. آموزش همزمان عامل‌ها
  • 39. آموزش با استفاده از محیط‌های ثابت
  • 40. آموزش با استفاده از محیط‌های پویا
  • 41. یادگیری تقویتی همکاری
  • 42. فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی همکاری
  • 43. یادگیری اشتراکی تابع ارزش
  • 44. مدل‌های پیش‌بینی رفتار عامل دیگر
  • 45. یادگیری تقویتی رقابتی
  • 46. مدل‌های بازی مجموع-صفر
  • 47. مدل‌های بازی مجموع-غیرصفر
  • 48. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 49. مکانیزم‌های توجه برای ارتباطات
  • 50. یادگیری تقویتی با مربی
  • 51. مربی انسانی برای هدایت عامل‌ها
  • 52. بازخوردهای مربی
  • 53. یادگیری تقویتی با تقلید
  • 54. آموزش از طریق مشاهده رفتار خبره
  • 55. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 56. انتقال دانش بین وظایف
  • 57. انتقال دانش بین عامل‌ها
  • 58. یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 59. کنترل ربات‌های متحرک
  • 60. کنترل بازوهای رباتیک
  • 61. یادگیری تقویتی برای بازی‌ها
  • 62. بازی‌های استراتژیک
  • 63. بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 64. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 66. بهینه‌سازی تجربه کاربر
  • 67. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع
  • 68. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 69. مدیریت ترافیک
  • 70. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های مالی
  • 71. مدیریت پرتفوی
  • 72. معاملات الگوریتمی
  • 73. یادگیری تقویتی برای پردازش زبان طبیعی
  • 74. تولید متن
  • 75. ترجمه ماشینی
  • 76. یادگیری تقویتی برای بینایی ماشین
  • 77. تشخیص اشیاء
  • 78. ردیابی اشیاء
  • 79. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 80. سوگیری در داده‌ها
  • 81. شفافیت و قابلیت تفسیر
  • 82. ایمنی عامل‌ها
  • 83. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 84. معیارهای ارزیابی در محیط‌های چندعامله
  • 85. تحلیل حساسیت
  • 86. مطالعات موردی پیشرفته در MARL
  • 87. پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 88. چالش‌های فنی در پیاده‌سازی
  • 89. ابزارهای پیشرفته برای بهینه‌سازی
  • 90. تحلیل پیشرفته نتایج
  • 91. راهنمایی برای پروژه‌های عملی
  • 92. کاربرد در صنایع مختلف
  • 93. آخرین تحقیقات در زمینه MARL
  • 94. روندهای آینده در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 95. چالش‌های باز و تحقیقات آتی

📚 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.