سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله در توسعه قابلیت‌های پژوهشی

کتاب استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله در توسعه قابلیت‌های پژوهشی

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 استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله در توسعه قابلیت‌های پژوهشی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات علمی و پژوهشی با عموم متخصص

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های عامل-محیط
  • 5. فضای حالت و عمل
  • 6. تابع پاداش و هدف عامل
  • 7. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 8. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 9. یادگیری ترکیبی ارزش و سیاست
  • 10. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 11. الگوریتم‌های SARSA
  • 12. مقایسه Q-Learning و SARSA
  • 13. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 14. شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب تابع ارزش
  • 15. شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب تابع سیاست
  • 16. Deep Q-Networks (DQN)
  • 17. Double DQN
  • 18. Dueling DQN
  • 19. Prioritized Experience Replay
  • 20. Actor-Critic Methods
  • 21. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 22. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 23. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 25. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 26. مدل‌های همکاری در MARL
  • 27. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 28. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 29. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. فضای حالت و عمل مشترک
  • 31. غیر ایستا بودن محیط برای هر عامل
  • 32. توزیع پاداش و انگیزه عامل‌ها
  • 33. مسئله هماهنگی عامل‌ها
  • 34. مسئله عدم قطعیت در محیط
  • 35. روش‌های حل هماهنگی عامل‌ها
  • 36. یادگیری سیاست مشترک
  • 37. یادگیری سیاست‌های جداگانه با ارتباط
  • 38. استفاده از عامل‌های مرکزی و عامل‌های محیطی
  • 39. روش‌های مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 40. روش‌های مبتنی بر ارتباطات بین عامل‌ها
  • 41. روش‌های مبتنی بر توابع ارزش مشترک
  • 42. روش‌های مبتنی بر توابع سیاست مشترک
  • 43. معرفی معماری‌های شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در MARL
  • 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
  • 46. شبکه‌های عصبی گراف در MARL
  • 47. معرفی الگوریتم‌های پیشرفته MARL
  • 48. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 49. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 50. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 51. QMIX
  • 52. CommNet
  • 53. DIAL
  • 54. IQL (Independent Q-Learning)
  • 55. VDOT (Value-Decomposition Online Training)
  • 56. OWND (On-line Weakly-supervised Neighboring Environments Discovery)
  • 57. MARL در رباتیک
  • 58. کنترل ربات‌های متحرک مستقل
  • 59. هماهنگی ربات‌ها در انبارها
  • 60. ربات‌های پروازی و پهپادها
  • 61. MARL در بازی‌ها
  • 62. بازی‌های استراتژیک چندنفره
  • 63. بازی‌های همکاری و رقابت
  • 64. شبیه‌سازهای بازی برای آموزش MARL
  • 65. MARL در سیستم‌های هوشمند
  • 66. مدیریت ترافیک شهری
  • 67. شبکه‌های توزیع انرژی هوشمند
  • 68. سیستم‌های پیشنهاددهنده چندعامله
  • 69. MARL در آموزش و پژوهش
  • 70. توسعه ابزارهای شبیه‌سازی MARL
  • 71. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 72. کاربردهای پژوهشی MARL
  • 73. پژوهش‌های آینده در MARL
  • 74. یادگیری تقویتی امن و قابل اعتماد در MARL
  • 75. تفسیرپذیری در MARL
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی در MARL
  • 77. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی برای محیط‌های پویا و نامعلوم
  • 79. یادگیری تقویتی با قابلیت تعمیم بالا
  • 80. چالش‌های اخلاقی در MARL
  • 81. کاربرد MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 82. MARL برای مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 83. MARL در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 84. MARL برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در سناریوهای پیچیده
  • 85. MARL در اکتشاف و نقشه‌برداری خودکار
  • 86. MARL برای کنترل سیستم‌های مخابراتی
  • 87. MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 88. MARL در سیستم‌های مالی و معاملاتی
  • 89. MARL در حوزه سلامت و پزشکی
  • 90. MARL برای تشخیص و درمان بیماری‌ها
  • 91. MARL در بهینه‌سازی تخصیص منابع بیمارستانی
  • 92. MARL در ربات‌های جراح
  • 93. MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 94. MARL برای کنترل کیفیت محصولات
  • 95. MARL در سیستم‌های امنیتی هوشمند
  • 96. MARL برای تشخیص تهدیدات سایبری
  • 97. MARL در مدیریت بحران
  • 98. MARL در بهینه‌سازی لجستیک و حمل‌ونقل
  • 99. MARL در سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر
  • 100. MARL برای پیش‌بینی و مدیریت مصرف انرژی

📚 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.