سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌نیازهای یادگیری خودنظارت برای موفقیت در MARL

کتاب پیش‌نیازهای یادگیری خودنظارت برای موفقیت در MARL

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 پیش‌نیازهای یادگیری خودنظارت برای موفقیت در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری خودنظارت (Self-Supervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. تعریف عامل، محیط، حالت، عمل و پاداش
  • 4. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. یادگیری Q-Learning
  • 7. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 8. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 9. Actor-Critic Methods
  • 10. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعاملی
  • 11. مفاهیم اساسی سیستم‌های چندعاملی
  • 12. تعاملات بین عوامل
  • 13. همکاری، رقابت و بازی‌های ترکیبی
  • 14. اقتصاد خرد و نظریه بازی‌ها در MARL
  • 15. مفاهیم تعادل نش
  • 16. بازی‌های با مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 17. مقدمه‌ای بر خودنظارت (Self-Supervision)
  • 18. تعریف خودنظارت و کاربردهای آن
  • 19. یادگیری نمایش (Representation Learning) با خودنظارت
  • 20. یادگیری خودنظارت در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 21. یادگیری خودنظارت در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 22. کاربرد خودنظارت در MARL
  • 23. چالش‌های خودنظارت در محیط‌های چندعاملی
  • 24. خودنظارت برای یادگیری نمایش عامل
  • 25. استفاده از پیش‌بینی آینده برای خودنظارت
  • 26. خودنظارت مبتنی بر قیاس (Contrastive Learning)
  • 27. یادگیری نمایش مشترک بین عوامل
  • 28. خودنظارت برای کشف ساختار محیط
  • 29. خودنظارت برای یادگیری سیاست‌های همکاری
  • 30. خودنظارت برای یادگیری سیاست‌های رقابتی
  • 31. خودنظارت در محیط‌های با حالات پنهان
  • 32. خودنظارت برای تخمین عدم قطعیت
  • 33. روش‌های مبتنی بر مدل در MARL
  • 34. یادگیری مدل محیط
  • 35. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 36. مدل‌های احتمالی محیط
  • 37. روش‌های بدون مدل در MARL
  • 38. یادگیری مستقیم سیاست
  • 39. یادگیری مستقیم تابع ارزش
  • 40. الگوریتم‌های Policy Gradient در MARL
  • 41. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 42. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 43. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation
  • 44. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 45. IQL (Independent Q-Learning)
  • 46. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) در حالت چندعاملی
  • 47. PPO (Proximal Policy Optimization) در MARL
  • 48. A2C (Advantage Actor-Critic) در MARL
  • 49. TRPO (Trust Region Policy Optimization) در MARL
  • 50. روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
  • 51. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 52. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 53. کاربرد شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 54. یادگیری سلسله مراتبی در MARL
  • 55. تعریف سطوح انتزاع در یادگیری سلسله مراتبی
  • 56. یادگیری وظایف فرعی (Sub-task learning)
  • 57. استفاده از خودنظارت برای یادگیری سلسله مراتبی
  • 58. کاربرد یادگیری سلسله مراتبی در MARL
  • 59. یادگیری هدف‌محور (Goal-conditioned MARL)
  • 60. یادگیری از تجربیات دیگران (Experience Replay)
  • 61. تکنیک‌های بهبود تجربه بازپخش
  • 62. مدیریت حافظه در یادگیری تقویتی
  • 63. برنامه‌ریزی مبتنی بر مدل در MARL
  • 64. تکنیک‌های جستجوی درخت سیاست (Policy Tree Search)
  • 65. مونت کارلو تری سرچ (MCTS) در MARL
  • 66. تکنیک‌های یادگیری توزیع شده در MARL
  • 67. یادگیری federated در سیستم‌های چندعاملی
  • 68. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز
  • 69. یادگیری تقویتی متمرکز
  • 70. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 71. تنظیم دقیق (Fine-tuning) سیاست‌های آموخته شده
  • 72. انتقال یادگیری بین محیط‌ها
  • 73. انتقال یادگیری بین وظایف
  • 74. کاربرد خودنظارت در انتقال یادگیری
  • 75. مباحث پیشرفته در MARL
  • 76. یادگیری شبیه‌سازی (Simulation-to-Reality Transfer)
  • 77. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی (Implicit Rewards)
  • 78. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 79. خودنظارت برای غلبه بر پاداش‌های پراکنده
  • 80. یادگیری اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 81. تکنیک‌های اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 82. خودنظارت برای افزایش اکتشاف
  • 83. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 84. کاربرد MARL در سیستم‌های خودران
  • 85. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 86. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 87. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی (با چارچوب مقرراتی)
  • 88. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 89. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 90. معیارهای سنجش موفقیت در همکاری
  • 91. معیارهای سنجش موفقیت در رقابت
  • 92. آزمون و خطای (Ablation Studies) در MARL
  • 93. اخلاق در هوش مصنوعی چندعاملی (با چارچوب رسمی)
  • 94. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 95. شفافیت در تصمیم‌گیری عوامل
  • 96. ملاحظات امنیتی در MARL
  • 97. امنیت شبکه‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 98. مقاومت در برابر حملات
  • 99. پروژه‌های عملی در MARL
  • 100. پیاده‌سازی یک سیستم MARL ساده

📚 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.