کتاب از مفاهیم تا پیاده‌سازی: آموزش PyMARL برای مبتدیان

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 از مفاهیم تا پیاده‌سازی: آموزش PyMARL برای مبتدیان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مقدمه‌ای بر PyMARL و ابزارهای آن
  • 3. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 5. عامل‌ها، محیط‌ها و پاداش‌ها
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
  • 8. Policy Gradients و Actor-Critic
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 10. چالش‌های اصلی در MARL
  • 11. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
  • 12. پیاده‌سازی محیط‌های ساده در PyMARL
  • 13. نمایندگی حالت (State Representation) در MARL
  • 14. نمایندگی عمل (Action Representation) در MARL
  • 15. انواع هماهنگی بین عامل‌ها
  • 16. یادگیری متمرکز در مقابل یادگیری توزیع شده
  • 17. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله (MARL Algorithms)
  • 19. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) برای MARL
  • 20. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 21. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 22. QMIX: یک شبکه Q مشترک برای MARL
  • 23. VDN: Value Decomposition Networks
  • 24. COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
  • 25. استفاده از PyMARL برای پیاده‌سازی MADDPG
  • 26. پیاده‌سازی VDN در PyMARL
  • 27. پیاده‌سازی QMIX در PyMARL
  • 28. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها در PyMARL
  • 29. تنظیم نرخ یادگیری و تخفیف
  • 30. تنظیم اندازه دسته (Batch Size) و اپوک (Epoch)
  • 31. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
  • 32. معماری شبکه‌های عصبی برای عامل‌ها
  • 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای حالت‌های تصویری
  • 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای حالت‌های ترتیبی
  • 35. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی در PyMARL
  • 36. تنظیمات مربوط به توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 37. استفاده از توابع زیان (Loss Functions) مناسب
  • 38. مدیریت حافظه تجربی (Experience Replay)
  • 39. روش‌های نمونه‌برداری از حافظه تجربی
  • 40. تنظیم اندازه حافظه تجربی
  • 41. مشکلات هماهنگی و رقابت در MARL
  • 42. راهکارهای بهبود هماهنگی
  • 43. تکنیک‌های بازیابی و استنتاج در MARL
  • 44. ارزیابی عملکرد عامل‌های MARL
  • 45. معیارهای سنجش عملکرد
  • 46. شاخص‌های موفقیت در محیط‌های مختلف
  • 47. تجزیه و تحلیل نتایج آموزش
  • 48. نکات کاربردی در آموزش عامل‌ها
  • 49. عیب‌یابی (Debugging) در PyMARL
  • 50. مدیریت خطاها و استثناها
  • 51. تکنیک‌های بصری‌سازی (Visualization) در PyMARL
  • 52. نمایش مسیر حرکت عامل‌ها
  • 53. نمایش پاداش‌ها و زیان در طول آموزش
  • 54. کاربرد PyMARL در مسائل واقعی
  • 55. کنترل ترافیک شهری با MARL
  • 56. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع شده
  • 57. رباتیک و هماهنگی ربات‌ها
  • 58. بازی‌ها و شبیه‌سازی‌های تعاملی
  • 59. ملاحظات اخلاقی و پیاده‌سازی مسئولانه در هوش مصنوعی
  • 60. اصول حاکم بر توسعه هوش مصنوعی در ایران
  • 61. چارچوب‌های اسلامی در توسعه فناوری
  • 62. ملاحظات امنیت سایبری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 63. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 64. کاربرد PyMARL در مسائل امنیتی (در چارچوب مجاز)
  • 65. سیستم‌های تشخیص نفوذ با عامل‌های هوشمند
  • 66. مدیریت دفاع سایبری با استفاده از MARL
  • 67. مفاهیم پیشرفته در MARL
  • 68. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 69. تکنیک‌های تشویق (Reward Shaping)
  • 70. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود (Partial Observability)
  • 71. محیط‌های POMDP و الگوریتم‌های مربوطه
  • 72. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning) در MARL
  • 73. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 74. یادگیری تقویتی ناظر (Observation-Based MARL)
  • 75. یادگیری تقویتی همکارانه (Cooperative MARL)
  • 76. یادگیری تقویتی رقابتی (Competitive MARL)
  • 77. یادگیری تقویتی مختلط (Mixed MARL)
  • 78. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 79. انتقال دانش بین عامل‌ها
  • 80. انتقال دانش بین محیط‌ها
  • 81. فریم‌ورک‌های مشابه PyMARL (مقایسه و بررسی)
  • 82. Ray RLlib
  • 83. OpenAI Baselines
  • 84. TensorForce
  • 85. توسعه سفارشی عامل‌ها و محیط‌ها در PyMARL
  • 86. ایجاد کلاس‌های سفارشی عامل
  • 87. پیاده‌سازی محیط‌های سفارشی
  • 88. یکپارچه‌سازی با کتابخانه‌های دیگر (مثلاً NumPy, TensorFlow, PyTorch)
  • 89. ملاحظات عملکردی و بهینه‌سازی در PyMARL
  • 90. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 91. تکنیک‌های موازی‌سازی (Parallelization)
  • 92. نکات پیشرفته برای حرفه‌ای‌ها
  • 93. مقالات کلیدی در حوزه MARL
  • 94. آخرین دستاوردها و روندهای تحقیقاتی
  • 95. کارگاه‌ها و منابع آموزشی تکمیلی
  • 96. توسعه پروژه‌های عملی با PyMARL
  • 97. مقدمه‌ای بر توسعه پروژه نهایی
  • 98. انتخاب موضوع پروژه
  • 99. مراحل پیاده‌سازی پروژه
  • 100. ارزیابی و ارائه پروژه نهایی

📚 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.