سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای جامع بر COMA: یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد پادفکت برای حل مسائل پیچیده

کتاب مقدمه‌ای جامع بر COMA: یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد پادفکت برای حل مسائل پیچیده

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 مقدمه‌ای جامع بر COMA: یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد پادفکت برای حل مسائل پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. انواع یادگیری تقویتی: با مدل و بدون مدل
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. فرآیندهای تصمیم‌گیری تصادفی (Stochastic Decision Processes)
  • 6. تابع پاداش و سیاست در یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 8. مقایسه یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 10. چالش‌های ذاتی در سیستم‌های چندعامله
  • 11. همکاری و رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 12. عدم قطعیت محیطی و عامل در MARL
  • 13. مشاهده‌پذیری کامل در مقابل ناقص
  • 14. همگامی و ناهمگامی عامل‌ها
  • 15. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Q-Learning)
  • 16. اشکالات یادگیری تقویتی مستقل
  • 17. یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized Training)
  • 18. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز (Decentralized Execution)
  • 19. مفهوم پادفکت (Counterfactual) در هوش مصنوعی
  • 20. کاربرد پادفکت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 21. پادفکت در استنتاج علی (Causal Inference)
  • 22. پادفکت برای ارزیابی سیاست‌ها
  • 23. تفاوت پادفکت با پیش‌بینی استاندارد
  • 24. پادفکت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. چالش‌های ایجاد و استفاده از پادفکت در MARL
  • 26. پادفکت برای درک بهتر رفتار عامل‌ها
  • 27. پادفکت برای بهبود همکاری و رقابت
  • 28. پادفکت برای حل مشکل عدم تعادل (Non-stationarity)
  • 29. روش‌های مبتنی بر پادفکت در MARL
  • 30. معرفی معماری‌های یادگیری عمیق برای MARL
  • 31. شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs) در RL
  • 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در RL
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در RL
  • 34. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 35. توابع ارزش عمیق (Deep Q-Networks - DQN)
  • 36. پیاده‌سازی DQN برای مسائل تک عامله
  • 37. توسعه DQN برای مسائل چندعامله
  • 38. شبکه‌های Actor-Critic
  • 39. مقدمه‌ای بر Actor-Critic
  • 40. یادگیری Actor-Critic با گرادیان سیاست
  • 41. Actor-Critic برای مسائل چندعامله
  • 42. معماری‌های Actor-Critic متمرکز
  • 43. معماری‌های Actor-Critic غیرمتمرکز
  • 44. روش‌های مبتنی بر Actor-Critic در MARL
  • 45. معرفی الگوریتم‌های مدرن MARL
  • 46. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 47. LICA (Learning Individual Contributions)
  • 48. QMIX (Q-value Mixing)
  • 49. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 50. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 51. نحوه عملکرد COMA
  • 52. مفهوم پادفکت در COMA
  • 53. یادگیری سیاست‌ها با استفاده از COMA
  • 54. مزایای COMA نسبت به روش‌های دیگر
  • 55. پیاده‌سازی COMA
  • 56. کاربرد COMA در مسائل مختلف
  • 57. مسائل شبیه‌سازی شده در رباتیک
  • 58. کنترل ترافیک هوشمند
  • 59. مدیریت منابع در شبکه‌های ارتباطی
  • 60. بازی‌های استراتژیک چندنفره
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 62. مسائل لجستیک و زنجیره تامین
  • 63. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 64. مدیریت ناوگان خودروهای خودران
  • 65. تخصیص وظایف در سیستم‌های توزیع شده
  • 66. مسائل امنیتی سایبری چندعامله
  • 67. یادگیری تقویتی برای آموزش عامل‌های هوشمند
  • 68. ارزیابی عملکرد عامل‌های چندعامله
  • 69. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 70. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده برای آموزش
  • 71. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای MARL
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی (Intrinsic Rewards)
  • 73. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 74. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free MARL)
  • 75. انواع پاداش‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 76. طراحی تابع پاداش برای همکاری
  • 77. طراحی تابع پاداش برای رقابت
  • 78. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 79. یادگیری تقویتی با دانش قبلی (Prior Knowledge)
  • 80. تطبیق‌پذیری عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 81. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با قابلیت یادگیری سریع
  • 82. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) در MARL
  • 83. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 84. امنیت و قابلیت اطمینان در سیستم‌های MARL
  • 85. ملاحظات اخلاقی در توسعه عامل‌های هوشمند چندعامله
  • 86. چارچوب‌های شبیه‌سازی برای MARL (مانند PettingZoo)
  • 87. پیاده‌سازی مثال‌های عملی با COMA
  • 88. تحلیل نتایج و تفسیر رفتار عامل‌ها
  • 89. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 90. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 91. کاربرد پادفکت در حوزه‌های دیگر هوش مصنوعی
  • 92. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری عمیق برای MARL
  • 93. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 94. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 95. بهینه‌سازی سیاست‌ها با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 96. توسعه رویکردهای جدید مبتنی بر پادفکت
  • 97. پادفکت برای توضیح‌پذیری (Explainability) 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.