سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب مبانی پیاده‌سازی 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 مبانی پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: پیاده‌سازی MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. فضای حالت و فضای عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 4. تابع پاداش و تابع مطلوبیت
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. MDPهای چندعامله (MARL)
  • 7. انواع محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. محیط‌های مشترک و محیط‌های با مشاهدات جزئی
  • 9. محیط‌های با ارتباطات و محیط‌های بدون ارتباطات
  • 10. یادگیری تقویتی تک‌عامله: الگوریتم‌های پایه
  • 11. یادگیری Q-learning
  • 12. یادگیری SARSA
  • 13. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 14. یادگیری بدون مدل
  • 15. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. رویکردهای تمرکزگرا (Decentralized)
  • 17. رویکردهای متمرکز (Centralized)
  • 18. رویکردهای ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 19. چالش‌های کلیدی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. ناپایداری ناشی از غیر ایستا بودن محیط
  • 21. مشکلات هماهنگی بین عامل‌ها
  • 22. مشکلات ارتباطی
  • 23. مشکلات مقیاس‌پذیری
  • 24. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 26. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 27. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 28. QMIX
  • 29. IQL (Independent Q-Learning)
  • 30. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 31. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 32. Policy Gradient در محیط‌های چندعامله
  • 33. Actor-Critic در محیط‌های چندعامله
  • 34. یادگیری تقویتی همکاری‌کننده
  • 35. یادگیری تقویتی رقابت‌کننده
  • 36. یادگیری تقویتی مختلط
  • 37. تکنیک‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 38. هماهنگی مبتنی بر ارتباطات
  • 39. هماهنگی مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 40. هماهنگی مبتنی بر توافق
  • 41. هماهنگی مبتنی بر نقش
  • 42. تکنیک‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 43. یادگیری توزیع‌شده با مدل مشترک
  • 44. یادگیری توزیع‌شده بدون مدل مشترک
  • 45. یادگیری توزیع‌شده با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق
  • 46. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 47. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 48. استفاده از ترنسفورمرها در MARL
  • 49. یادگیری تقویتی با مشاهدات جزئی (POMDPs)
  • 50. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 51. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust MARL)
  • 52. یادگیری تقویتی امن (Safe MARL)
  • 53. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 54. رباتیک چندعامله
  • 55. خودروهای خودران و مدیریت ترافیک
  • 56. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 57. بازی‌های کامپیوتری و شبیه‌سازی
  • 58. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 59. شبکه‌های ارتباطی و مدیریت پهنای باند
  • 60. مالی و اقتصادی (در چارچوب مقررات)
  • 61. مسائل امنیتی و دفاعی (در چارچوب قوانین)
  • 62. مطالعات موردی در کاربردهای عملی
  • 63. مثال اول: ربات‌های انباردار
  • 64. مثال دوم: مدیریت ناوگان وسایل نقلیه
  • 65. مثال سوم: هماهنگی پهپادها
  • 66. ارزیابی عملکرد در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 67. معیارهای ارزیابی
  • 68. روش‌های شبیه‌سازی و آزمایش
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی واقعی
  • 70. مسائل اخلاقی و حقوقی در MARL
  • 71. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 72. شفافیت و قابلیت تفسیر
  • 73. تأثیر بر اشتغال و جامعه
  • 74. مطالعه موردی: سیستم‌های خودکار در صنایع
  • 75. مطالعه موردی: کاربرد در کشاورزی هوشمند
  • 76. مطالعه موردی: بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی
  • 77. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 78. یادگیری تقویتی تعمیم‌پذیر (Meta-RL) در MARL
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 80. یادگیری تقویتی با تقلب و بازیگری نامطلوب
  • 81. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های بلادرنگ
  • 82. یادگیری تقویتی با قابلیت توضیح‌پذیری
  • 83. مسیرهای تحقیقاتی آینده در MARL
  • 84. توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر
  • 85. کاربرد در مسائل پیچیده‌تر اجتماعی و اقتصادی
  • 86. ادغام با سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
  • 87. استانداردسازی و ارزیابی جامع‌تر
  • 88. توسعه چارچوب‌های اخلاقی و حقوقی
  • 89. جمع‌بندی مباحث و چشم‌انداز

📚 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.