سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ارزیابی عملکرد و سنجش

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ارزیابی عملکرد و سنجش

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 چندعامله: ارزیابی عملکرد و سنجش

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 3. فضای حالت و فضای عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 4. مدل‌های مشترک و توزیع‌شده در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در محیط‌های چندعامله
  • 6. معیارهای سنجش پیشرفت عامل‌ها
  • 7. شاخص‌های کارایی در بازی‌های مجموع-صفر
  • 8. شاخص‌های کارایی در بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 9. نظریه بازی‌ها و کاربرد آن در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. تعادل نش و ارتباط آن با یادگیری تقویتی
  • 11. بازی‌های تکرارشونده و استراتژی‌های بهینه
  • 12. یادگیری تطابقی در محیط‌های پویا
  • 13. یادگیری تقویتی متمرکز و غیرمتمرکز
  • 14. یادگیری تقویتی با اطلاعات ناقص
  • 15. یادگیری تقویتی در محیط‌های با عامل‌های رقیب
  • 16. یادگیری تقویتی در محیط‌های با عامل‌های همکار
  • 17. مدل‌های مبتنی بر عامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 18. مدل‌های بدون عامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کل-دی‌پی (Q-learning) در حالت چندعامله
  • 20. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کل-دی‌پی متمرکز
  • 21. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کل-دی‌پی توزیع‌شده
  • 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش در حالت چندعامله
  • 23. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست در حالت چندعامله
  • 24. الگوریتم‌های Actor-Critic در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. الگوریتم‌های MADDPG
  • 26. الگوریتم‌های COMA
  • 27. الگوریتم‌های QMIX
  • 28. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 31. استفاده از شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 32. ارزیابی سیاست‌های یادگرفته شده
  • 33. روش‌های ارزیابی پس از آموزش
  • 34. سنجش پایداری سیاست‌ها
  • 35. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 36. روش‌های سنجش تعمیم‌پذیری سیاست‌ها
  • 37. ارزیابی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 38. ارزیابی در سیستم‌های واقعی
  • 39. سنجش میزان همکاری بین عامل‌ها
  • 40. سنجش میزان رقابت بین عامل‌ها
  • 41. ارزیابی کارایی در وظایف هماهنگی
  • 42. ارزیابی کارایی در وظایف تخصیص منابع
  • 43. ارزیابی کارایی در سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 44. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت ترافیک
  • 45. کاربرد در سیستم‌های توزیع‌شده انرژی
  • 46. کاربرد در بازی‌های کامپیوتری
  • 47. کاربرد در رباتیک هوشمند
  • 48. کاربرد در سیستم‌های مالی
  • 49. کاربرد در لجستیک و زنجیره تأمین
  • 50. کاربرد در شبکه‌های مخابراتی
  • 51. کاربرد در سیستم‌های توصیه گر
  • 52. کاربرد در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 53. کاربرد در تحلیل رفتاری
  • 54. مدل‌سازی محیط‌های پیچیده برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 55. اهمیت انتخاب تابع پاداش مناسب
  • 56. طراحی توابع پاداش برای همکاری
  • 57. طراحی توابع پاداش برای رقابت
  • 58. طراحی توابع پاداش برای تعادل
  • 59. روش‌های سنجش و بهبود تابع پاداش
  • 60. تکنیک‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 61. روش‌های اکتشاف تصادفی
  • 62. روش‌های اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 63. روش‌های اکتشاف مبتنی بر انگیزه درونی
  • 64. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی محیط
  • 65. سنجش میزان هماهنگی در تصمیم‌گیری‌ها
  • 66. تحلیل ارتباط بین عامل‌ها
  • 67. شناسایی استراتژی‌های غالب
  • 68. ارزیابی ریسک در سیستم‌های چندعامله
  • 69. مدیریت عدم قطعیت در ارزیابی عملکرد
  • 70. سنجش کارایی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 71. روش‌های سنجش و مقایسه الگوریتم‌ها
  • 72. مبانی اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 73. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 74. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 75. حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌ها
  • 76. تأثیرات اجتماعی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 77. اصول طراحی سیستم‌های ایمن و قابل اعتماد
  • 78. مطالعات موردی در ارزیابی عملکرد
  • 79. بررسی چالش‌های ارزیابی در مقیاس بزرگ
  • 80. پیشرفت‌های اخیر در سنجش عملکرد
  • 81. مسیرهای تحقیقاتی آینده در ارزیابی
  • 82. ارتباط با نظریه کنترل بهینه
  • 83. ارتباط با آمار و احتمال
  • 84. ارتباط با علوم کامپیوتر
  • 85. اهمیت داده‌های واقعی در ارزیابی
  • 86. روش‌های ارزیابی در حضور داده‌های نامتعادل
  • 87. سنجش مقاومت در برابر حملات
  • 88. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 89. ارزیابی اقتصادی سیستم‌های چندعامله
  • 90. سنجش بهره‌وری انرژی در سیستم‌های چندعامله
  • 91. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در ربات‌های پرنده
  • 92. کاربرد در اتومبیل‌های خودران
  • 93. کاربرد در شبکه‌های سنسور بی‌سیم
  • 94. کاربرد در مدیریت شهری هوشمند
  • 95. کاربرد در تحلیل بازارهای مالی
  • 96. کاربرد در شبیه‌سازی‌های دفاعی
  • 97. کاربرد در سیستم‌های پزشکی هوشمند
  • 98. کاربرد در ربات‌های خدماتی
  • 99. کاربرد در سیستم‌های آموزشی هوشمند
  • 100. کاربرد در بهینه‌سازی شبکه‌های اجتماعی

📚 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.