سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های ناظر مرکزی عامل مستقل: نقشه راهی برای یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب روش‌های ناظر مرکزی عامل مستقل: نقشه راهی 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 روش‌های ناظر مرکزی عامل مستقل: نقشه راهی برای یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر ناظر مرکزی/عامل مستقل (Centralized Critic/Independent Actor)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی عامل مستقل در یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 4. معادلات بلمن
  • 5. یادگیری ارزش-تفاوت (TD Learning)
  • 6. کیو-لرنینگ (Q-Learning)
  • 7. سودو-کد کیو-لرنینگ
  • 8. یادگیری آف-لاین و آن-لاین
  • 9. کاربرد عوامل مستقل در بازی‌ها
  • 10. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 14. الگوریتم DQN (Deep Q-Network)
  • 15. تکامل DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 16. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 17. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 18. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 19. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 20. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient Methods)
  • 21. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 22. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 23. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای RL
  • 24. مفاهیم عامل چند عامله (Multi-Agent Systems)
  • 25. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 26. تفاوت MARL با RL تک عامله
  • 27. مشکلات و چالش‌های MARL
  • 28. همکاری در محیط‌های چند عامله
  • 29. رقابت در محیط‌های چند عامله
  • 30. مدل‌های بازی‌های هم‌زمان
  • 31. مدل‌های بازی‌های ترتیبی
  • 32. بازی‌های مجموع صفر (Zero-Sum Games)
  • 33. بازی‌های مجموع غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 34. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 35. مفاهیم بازی تکرارشونده (Repeated Games)
  • 36. مدل‌های هماهنگی در MARL
  • 37. مدل‌های رقابت در MARL
  • 38. یادگیری استراتژی‌های مشترک
  • 39. یادگیری استراتژی‌های مجزا
  • 40. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Agents)
  • 41. مدل‌های مبتنی بر عامل توزیع شده (Decentralized Agents)
  • 42. مدل‌های ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 43. یادگیری تقویتی در رباتیک چند عامله
  • 44. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 45. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 46. کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع شده
  • 47. کاربرد MARL در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 48. کاربرد MARL در شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 49. کاربرد MARL در بازی‌های استراتژیک
  • 50. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. کاربرد MARL در رباتیک صنعتی
  • 52. مدل‌های ارتباطی بین عوامل
  • 53. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 54. یادگیری مبتنی بر ارتباط صریح
  • 55. رمزگذاری و رمزگشایی پیام‌ها
  • 56. یادگیری تقویتی با ارتباطات محدود
  • 57. یادگیری تقویتی با ارتباطات پویا
  • 58. تکنیک‌های همگرایی در MARL
  • 59. جلوگیری از واگرایی در MARL
  • 60. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 61. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 62. یادگیری تقویتی در محیط‌های نامشخص
  • 63. یادگیری تقویتی در محیط‌های با پاداش پراکنده
  • 64. طراحی تابع پاداش برای MARL
  • 65. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 66. معیارهای استاندارد برای ارزیابی MARL
  • 67. آزمایشگاه‌های شبیه‌سازی برای MARL
  • 68. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 69. کتابخانه‌ها و ابزارهای MARL
  • 70. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 71. کاربرد MARL در سیستم‌های دفاعی
  • 72. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 73. کاربرد MARL در سلامت و پزشکی
  • 74. کاربرد MARL در کشاورزی هوشمند
  • 75. کاربرد MARL در آموزش مجازی
  • 76. کاربرد MARL در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 77. کاربرد MARL در امنیت سایبری
  • 78. کاربرد MARL در سیستم‌های کنترل صنعتی
  • 79. کاربرد MARL در ربات‌های امدادگر
  • 80. کاربرد MARL در مدیریت بحران
  • 81. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 82. کاربرد MARL در ربات‌های خانگی
  • 83. کاربرد MARL در مدیریت اطلاعات
  • 84. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع منابع
  • 85. کاربرد MARL در بازیابی اطلاعات
  • 86. کاربرد MARL در سیستم‌های نظارتی
  • 87. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 88. کاربرد MARL در مدیریت هوشمند پسماند
  • 89. کاربرد MARL در ربات‌های اکتشافی
  • 90. کاربرد MARL در شبیه‌سازی‌های اجتماعی
  • 91. کاربرد MARL در پیش‌بینی رفتار
  • 92. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 93. کاربرد MARL در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 94. کاربرد MARL در ربات‌های پرنده
  • 95. کاربرد MARL در بهینه‌سازی فرایندهای تولید
  • 96. کاربرد MARL در سیستم‌های خودران
  • 97. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان
  • 98. کاربرد MARL در ربات‌های زیرآبی
  • 99. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف آب
  • 100. کاربرد MARL در مدیریت هوشمند شهری

📚 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.