کتاب VDN: مبانی و پیاده‌سازی در یادگیری تقویتی چندعامله

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 VDN: مبانی و پیاده‌سازی در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: VDN (Value Decomposition Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. ضرورت و کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 4. عامل، محیط، وضعیت، عمل، پاداش
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. معادلات اساسی در یادگیری تقویتی: معادله بلمن
  • 7. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 8. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 9. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
  • 10. یادگیری Q
  • 11. الگوریتم Q-Learning
  • 12. یادگیری SARSA
  • 13. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 14. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 15. الگوریتم REINFORCE
  • 16. ترکیب روش‌های ارزش و سیاست
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 19. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در RL
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 22. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 23. تفاوت‌های MARL با RL تک‌عامله
  • 24. فضای وضعیت و عمل در MARL
  • 25. مدل‌های همکاری و رقابت
  • 26. همکاری در MARL
  • 27. رقابت در MARL
  • 28. بازی‌های مجموع-صفر (Zero-Sum Games)
  • 29. بازی‌های مجموع-غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 30. مفاهیم تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 31. یادگیری در محیط‌های مشترک
  • 32. یادگیری سیاست مشترک
  • 33. یادگیری توابع ارزش مشترک
  • 34. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 35. چالش عدم قطعیت محیطی
  • 36. چالش مقیاس‌پذیری
  • 37. روش‌های مبتنی بر مدل در MARL
  • 38. یادگیری بدون مدل در MARL
  • 39. تقویت‌گرهای عصبی کانولوشنال (CNN) در MARL
  • 40. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 41. الگوریتم DQN برای MARL
  • 42. الگوریتم A3C برای MARL
  • 43. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Actor)
  • 44. روش‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized Actor)
  • 45. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی-تو‌زیع‌شده (Centralized Critic, Decentralized Actor)
  • 46. معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 47. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 48. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 49. یادگیری ارتباطات (Learning to Communicate)
  • 50. پروتکل‌های ارتباطی در MARL
  • 51. کاربردها: رباتیک و سیستم‌های چندرباته
  • 52. کاربردها: شبکه‌های هوشمند و مدیریت ترافیک
  • 53. کاربردها: سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 54. کاربردها: بازی‌های کامپیوتری و شبیه‌سازی
  • 55. کاربردها: سیستم‌های مالی و اقتصادی
  • 56. کاربردها: سیستم‌های دفاعی و امنیتی
  • 57. کاربردها: سیستم‌های توزیع‌شده و محاسباتی
  • 58. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در MARL
  • 59. پیاده‌سازی عملی MARL
  • 60. چارچوب‌های نرم‌افزاری MARL (مانند PettingZoo)
  • 61. شبیه‌سازهای محیطی برای MARL
  • 62. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 63. سناریوهای همکاری در MARL
  • 64. سناریوهای رقابتی در MARL
  • 65. سناریوهای ترکیبی در MARL
  • 66. یادگیری تقویتی برای ربات‌های همکار
  • 67. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده با MARL
  • 68. بهینه‌سازی مسیر در رباتیک با MARL
  • 69. تشخیص و مقابله با تهدیدات سایبری با MARL
  • 70. مدل‌سازی رفتار عامل‌ها در بازارهای مالی
  • 71. تحلیل و پیش‌بینی رفتار بازار با MARL
  • 72. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 73. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند و مدیریت ترافیک
  • 74. یادگیری سیاست‌های بهینه برای خودروهای خودران
  • 75. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 76. سیستم‌های توزیع‌شده برای پردازش داده‌های حجیم
  • 77. مدیریت منابع در ابر محاسبات با MARL
  • 78. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌های ارتباطی
  • 79. یادگیری استراتژی‌های دفاعی در بازی‌های نظامی
  • 80. کاربرد MARL در مدیریت بحران و حوادث
  • 81. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید صنعتی با MARL
  • 82. یادگیری استراتژی‌های مذاکره در سیستم‌های هوشمند
  • 83. مدیریت لجستیک و حمل و نقل با MARL
  • 84. سیستم‌های توصیه‌گر شخصی‌سازی شده با MARL
  • 85. یادگیری استراتژی‌های مبارزه در بازی‌های استراتژیک
  • 86. کاربرد MARL در سیستم‌های نظارت و پایش
  • 87. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر
  • 88. مدیریت ریسک در سیستم‌های مالی با MARL
  • 89. یادگیری استراتژی‌های بهینه در ربات‌های صنعتی
  • 90. کاربرد MARL در تحلیل رفتار مصرف‌کننده
  • 91. بهینه‌سازی فرآیندهای پژوهشی و توسعه با MARL
  • 92. سیستم‌های خودکار برای مدیریت موجودی
  • 93. یادگیری استراتژی‌های مؤثر در مذاکرات تجاری
  • 94. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع
  • 95. سیستم‌های هوشمند برای مدیریت حمل و نقل عمومی
  • 96. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های مخابراتی با MARL
  • 97. یادگیری استراتژی‌های همکاری بین انسان و ربات
  • 98. کاربرد MARL در تحلیل و پیش‌بینی روندهای اجتماعی
  • 99. بهینه‌سازی فرآیندهای آموزشی با رویکرد MARL
  • 100. سیستم‌های خودکار برای مدیریت انبارداری

📚 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.