سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر برای یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب طراحی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر برای 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 طراحی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر برای یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با مقیاس‌پذیری بالا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های عامل‌های هوشمند
  • 5. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. فضای حالت و عمل
  • 7. تابع پاداش و انتقال حالت
  • 8. هدف در یادگیری تقویتی
  • 9. یادگیری تقویتی تک‌عامله: الگوریتم‌های پایه
  • 10. یادگیری Q
  • 11. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 12. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 13. Policy Gradients
  • 14. REINFORCE
  • 15. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 16. Actor-Critic Methods
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. تفاوت‌های کلیدی MARL با یادگیری تک‌عامله
  • 19. مسائل هماهنگی و رقابت در MARL
  • 20. مدل‌های عامل‌های مستقل
  • 21. فرضیه عامل‌های مستقل
  • 22. چالش‌های عامل‌های مستقل
  • 23. الگوریتم‌های عامل‌های مستقل
  • 24. تجزیه و تحلیل بازی‌های غیرهمکارانه
  • 25. مفهوم تعادل نش
  • 26. کاربرد تعادل نش در MARL
  • 27. یادگیری تطبیقی در بازی‌های غیرهمکارانه
  • 28. مدل‌های عامل‌های هماهنگ
  • 29. مسائل هماهنگی مرکزی
  • 30. روش‌های مبتنی بر تابع ارزش مشترک
  • 31. توابع ارزش متقابل
  • 32. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 33. الگوریتم‌های مبتنی بر شبکه عصبی مرکزی
  • 34. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 35. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 36. QMIX
  • 37. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 38. Greedy Mix
  • 39. Entropy Regularization در MARL
  • 40. یادگیری مبتنی بر مشاهده و ارتباطات
  • 41. ارتباطات صریح بین عامل‌ها
  • 42. ارتباطات ضمنی از طریق پاداش
  • 43. یادگیری ارتباطات با شبکه‌های عصبی
  • 44. نظریه اطلاعات و ارتباطات عامل‌ها
  • 45. مدل‌های بازی‌های تکراری
  • 46. اهمیت حافظه در عامل‌های چندگانه
  • 47. شبکه‌های حافظه‌دار LSTM و GRU در MARL
  • 48. مدل‌سازی عامل‌های دیگر (Theory of Mind)
  • 49. یادگیری تقویتی برای مسائل کنترلی پیچیده
  • 50. کاربرد MARL در رباتیک
  • 51. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 53. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 54. کاربرد MARL در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 55. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با عامل‌های هوشمند
  • 56. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 57. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 58. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 59. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 60. یادگیری انتقالی در MARL
  • 61. یادگیری با تقلب (Imitation Learning) در MARL
  • 62. یادگیری تقویتی امن و قابل اعتماد
  • 63. اخلاق در عامل‌های هوشمند چندگانه
  • 64. تضمین عدالت و انصاف در سیستم‌های MARL
  • 65. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 66. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 67. معیارهای سنجش موفقیت در MARL
  • 68. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده برای MARL
  • 69. تکنیک‌های پیشرفته در Deep MARL
  • 70. شبکه‌های مولد و GANs در MARL
  • 71. یادگیری تقویتی توزیع‌شده با پردازش موازی
  • 72. کاربرد شبکه‌های گراف عصبی (GNNs) در MARL
  • 73. مدل‌های مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده
  • 74. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی منابع
  • 75. بهینه‌سازی انرژی در سیستم‌های توزیع‌شده با MARL
  • 76. مدیریت صف‌ها و زمان‌بندی با MARL
  • 77. برنامه‌ریزی مسیر برای ربات‌های خودمختار
  • 78. یادگیری تقویتی در شبکه‌های مخابراتی
  • 79. امنیت سایبری و عامل‌های هوشمند
  • 80. تشخیص نفوذ با استفاده از MARL
  • 81. دفاع در برابر حملات سایبری با عامل‌های هوشمند
  • 82. یادگیری تقویتی برای بازی‌های تیمی
  • 83. هماهنگی تیمی در بازی‌های رقابتی
  • 84. استراتژی‌های یادگیری برای تیم‌های رباتیک
  • 85. مدل‌سازی پویایی گروهی با عامل‌های یادگیرنده
  • 86. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 87. مدیریت موجودی و لجستیک با MARL
  • 88. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از عامل‌های هوشمند
  • 89. کاربرد MARL در سلامت دیجیتال
  • 90. پایش سلامت و تشخیص بیماری با عامل‌های هوشمند
  • 91. سیستم‌های توصیه‌گر پزشکی شخصی‌سازی شده
  • 92. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 93. کنترل کیفیت در خطوط تولید با MARL
  • 94. بهینه‌سازی مصرف انرژی در کارخانه‌ها
  • 95. یادگیری تقویتی برای کشف دارو و طراحی مولکولی
  • 96. شبیه‌سازی مولکولی با عامل‌های هوشمند
  • 97. بهینه‌سازی واکنش‌های شیمیایی
  • 98. یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 99. چالش‌های آینده در MARL
  • 100. روش‌های جدید برای مقیاس‌پذیری در 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.