سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل عمقی ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب تحلیل عمقی ارزیابی مدل‌های 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 تحلیل عمقی ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: ارزیابی مدل‌های MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظریه بازی‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 3. مدل‌های عامل‌محور و تعاملات آن‌ها
  • 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی تک‌عامله: مرور
  • 6. تفاوت‌های یادگیری تقویتی چندعامله و تک‌عامله
  • 7. چالش‌های هماهنگی و رقابت در سیستم‌های چندعامله
  • 8. فضای حالت و فضای عمل مشترک و مجزا
  • 9. توابع پاداش در محیط‌های چندعامله
  • 10. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 11. Q-Learning در محیط‌های چندعامله: چالش‌ها
  • 12. SARSA در محیط‌های چندعامله: ملاحظات
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 14. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 15. DQN و انطباق آن با محیط‌های چندعامله
  • 16. Actor-Critic در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
  • 18. مدل‌های محیطی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. یادگیری تقویتی با مشاهده‌پذیری ناقص
  • 20. هماهنگی و همکاری بین عامل‌ها
  • 21. استراتژی‌های هماهنگی در یادگیری تقویتی
  • 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر هنجار اجتماعی
  • 23. یادگیری تقویتی با پاداش مشترک
  • 24. یادگیری تقویتی با پاداش مجزا
  • 25. رقابت بین عامل‌ها
  • 26. بازی‌های مجموع-صفر و مجموع-غیرصفر
  • 27. یادگیری تقویتی در بازی‌های مجموع-صفر
  • 28. یادگیری تقویتی در بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 29. تعادل نش (Nash Equilibrium) در نظریه بازی‌ها
  • 30. یادگیری تقویتی برای یافتن تعادل نش
  • 31. یادگیری تقویتی با پاداش‌های متقابل (Counterfactual Regret Minimization)
  • 32. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده (Learning Agents)
  • 33. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده استراتژی
  • 34. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده سیاست
  • 35. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 36. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 37. عامل‌های با قابلیت‌های متفاوت
  • 38. یادگیری تقویتی با عامل‌های با اهداف متفاوت
  • 39. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از یکدیگر
  • 40. یادگیری تقویتی با یادگیری سیاست مشترک
  • 41. یادگیری تقویتی با یادگیری سیاست مجزا
  • 42. یادگیری تقویتی با عامل‌های مبتنی بر تقلید (Imitation Learning)
  • 43. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر مشاهده
  • 44. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 45. کنترل ربات‌های چندگانه
  • 46. هماهنگی ربات‌ها در وظایف مشترک
  • 47. رقابت ربات‌ها در محیط‌های محدود
  • 48. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 49. مدیریت ترافیک با یادگیری تقویتی
  • 50. بهینه‌سازی مسیر در شبکه‌های حمل و نقل
  • 51. سیستم‌های خودران و تعامل بین خودروها
  • 52. کاربرد در شبکه‌های مخابراتی
  • 53. مدیریت منابع در شبکه‌های بی‌سیم
  • 54. بهینه‌سازی تخصیص کانال
  • 55. یادگیری تقویتی برای مسیریابی پویا
  • 56. کاربرد در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 57. مدیریت منابع در محاسبات ابری
  • 58. هماهنگی سرویس‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 59. یادگیری تقویتی در بازارهای الکترونیکی
  • 60. مدل‌سازی رفتار فروشندگان و خریداران
  • 61. بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری
  • 62. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه
  • 63. توصیه اقلام به کاربران در تعامل با یکدیگر
  • 64. یادگیری تقویتی در بازی‌های کامپیوتری
  • 65. طراحی عامل‌های هوشمند برای بازی‌ها
  • 66. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 67. مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی و اقتصادی
  • 68. تحلیل سناریوهای مختلف با یادگیری تقویتی
  • 69. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 70. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 71. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 72. Proximal Policy Optimization (PPO) در محیط‌های چندعامله
  • 73. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) برای محیط‌های چندعامله
  • 74. طراحی شبکه‌های عصبی برای عامل‌های چندعامله
  • 75. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 76. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 77. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 78. معماری‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 79. روش‌های یادگیری تقویتی برای محیط‌های با پاداش پراکنده
  • 80. تقویت پاداش (Reward Shaping)
  • 81. یادگیری تقویتی با متاریاضیات (Meta-Learning)
  • 82. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 83. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 84. سنجه‌های ارزیابی عملکرد
  • 85. مقایسه با خط مبنا (Baseline)
  • 86. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 87. روش‌های شبیه‌سازی برای ارزیابی
  • 88. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. مدیریت منابع محاسباتی
  • 90. پیاده‌سازی کارآمد الگوریتم‌ها
  • 91. ارتباط با نظریه بازی‌های تکاملی
  • 92. کاربرد در علوم زیستی و تکاملی
  • 93. مدل‌سازی رفتار جمعی در طبیعت
  • 94. یادگیری تقویتی در رباتیک تیمی
  • 95. هماهنگی در عملیات جستجو و نجات
  • 96. رقابت و همکاری در محیط‌های فضایی
  • 97. یادگیری تقویتی در سیستم‌های اقتصادی اسلامی
  • 98. مدل‌سازی بازارهای مبتنی بر عقود اسلامی
  • 99. بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری با رعایت موازین شرعی
  • 100. یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک مالی با رویکرد اسلامی

📚 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.