سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی برای تعامل و هماهنگی عامل‌ها در سیستم‌های اداری

کتاب یادگیری تقویتی برای تعامل و هماهنگی عامل‌ها در سیستم‌های اداری

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 یادگیری تقویتی برای تعامل و هماهنگی عامل‌ها در سیستم‌های اداری

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای اداری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل و محیط
  • 4. پاداش و جریمه
  • 5. سیاست عامل
  • 6. تابع ارزش
  • 7. مدل فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 8. فضای حالت
  • 9. فضای عمل
  • 10. تابع انتقال حالت
  • 11. تابع پاداش
  • 12. حل MDP
  • 13. روش‌های تکرار ارزش
  • 14. روش‌های تکرار سیاست
  • 15. روش‌های مونت کارلو
  • 16. یادگیری تفاضل زمانی (TD)
  • 17. Q-Learning
  • 18. SARSA
  • 19. عامل‌های یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 20. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 22. یادگیری تقویتی برای تعامل عامل‌ها
  • 23. مفاهیم تعامل عامل‌ها
  • 24. هماهنگی عامل‌ها
  • 25. رقابت عامل‌ها
  • 26. یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 27. بازی‌های مجموع صفر
  • 28. بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 29. بازی‌های کوپراتیو
  • 30. بازی‌های نیمه‌کوپراتیو
  • 31. نقشه‌های استراتژی
  • 32. یادگیری سیاست متمرکز
  • 33. یادگیری سیاست غیرمتمرکز
  • 34. یادگیری با عامل‌های همکار
  • 35. یادگیری با عامل‌های رقیب
  • 36. معماری‌های MARL
  • 37. معماری‌های مبتنی بر عامل مرکزی
  • 38. معماری‌های مبتنی بر عامل مستقل
  • 39. معماری‌های مبتنی بر عامل ترکیبی
  • 40. تکنیک‌های هماهنگی
  • 41. شبکه‌های ارتباطی
  • 42. ارتباطات صریح
  • 43. ارتباطات ضمنی
  • 44. قوانین هماهنگی
  • 45. یادگیری هماهنگی
  • 46. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های اداری
  • 47. مدل‌سازی سیستم‌های اداری
  • 48. عامل‌ها در سیستم‌های اداری
  • 49. تعاملات در سیستم‌های اداری
  • 50. اهداف سیستم‌های اداری
  • 51. بهینه‌سازی فرآیندهای اداری
  • 52. کارایی اداری
  • 53. رضایت‌مندی کارکنان
  • 54. کاهش هزینه‌ها
  • 55. تسریع فرآیندها
  • 56. سیستم‌های اداری مبتنی بر عامل
  • 57. مدیریت وظایف
  • 58. تخصیص منابع
  • 59. برنامه‌ریزی کاری
  • 60. تصمیم‌گیری خودکار
  • 61. یادگیری تقویتی برای مدیریت وظایف
  • 62. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
  • 63. یادگیری تقویتی برای برنامه‌ریزی کاری
  • 64. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری خودکار
  • 65. مباحث پیشرفته در MARL
  • 66. پایداری در MARL
  • 67. انصاف در MARL
  • 68. قابلیت تفسیر در MARL
  • 69. مقیاس‌پذیری در MARL
  • 70. کاربرد MARL در سیستم‌های اداری
  • 71. مطالعات موردی در سیستم‌های اداری
  • 72. شبیه‌سازی سیستم‌های اداری
  • 73. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 74. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های اداری
  • 75. اخلاق در هوش مصنوعی اداری
  • 76. امنیت سیستم‌های اداری مبتنی بر MARL
  • 77. آینده MARL در سیستم‌های اداری
  • 78. روش‌های ارزیابی مدل‌های MARL
  • 79. آزمایش‌های میدانی
  • 80. تحلیل حساسیت
  • 81. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 82. کاربرد ابزارهای شبیه‌سازی
  • 83. پلتفرم‌های توسعه MARL
  • 84. کتابخانه‌های نرم‌افزاری MARL
  • 85. قابلیت‌های یادگیری عمیق در MARL
  • 86. یادگیری تقویتی عمیق چندعاملی (MADRL)
  • 87. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 88. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 89. روش‌های اکتشاف در MARL
  • 90. روش‌های بهره‌برداری در MARL
  • 91. تنظیم فراپارامترها در MARL
  • 92. آموزش عامل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 93. انتقال یادگیری به محیط‌های واقعی
  • 94. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MARL
  • 95. توسعه مستمر و نگهداری سیستم‌های مبتنی بر MARL

📚 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.