, ,

کتاب PyMARL: چارچوبی استاندارد برای پژوهش و توسعه در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 PyMARL: چارچوبی استاندارد برای پژوهش و توسعه در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. فضای حالت و عمل
  • 4. تابع پاداش
  • 5. سیاست یادگیری
  • 6. تابع ارزش
  • 7. یادگیری آفلاین در مقابل آنلاین
  • 8. مدل‌های یادگیری تقویتی تک عامله
  • 9. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 11. یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL)
  • 12. شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی
  • 13. Deep Q-Networks (DQN)
  • 14. Double DQN
  • 15. Dueling DQN
  • 16. Prioritized Experience Replay
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 19. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 20. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 21. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 22. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 23. غیر ایستا بودن محیط
  • 24. مشاهده‌پذیری محدود
  • 25. مشکل هماهنگی
  • 26. مشکل عدم تطابق انگیزه‌ها
  • 27. طبقه‌بندی چارچوب‌های MARL
  • 28. بازی‌های همکارانه
  • 29. بازی‌های رقابتی
  • 30. بازی‌های مختلط
  • 31. بازی‌های مجموع-صفر
  • 32. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 33. رویکردهای یادگیری مبتنی بر عامل
  • 34. یادگیری مشترک
  • 35. یادگیری متمرکز
  • 36. یادگیری مبتنی بر عامل مستقل
  • 37. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 38. معماری‌های CTDE
  • 39. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 40. QMIX
  • 41. MADDPG
  • 42. Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) در MARL
  • 43. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مستقل (Independent Learners)
  • 44. مزایا و معایب Independent Learners
  • 45. تکنیک‌های بهبود Independent Learners
  • 46. معرفی PyMARL
  • 47. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 48. ساختار کلی PyMARL
  • 49. ماژول‌های اصلی PyMARL
  • 50. مدیریت محیط‌ها در PyMARL
  • 51. تعریف عوامل (Agents) در PyMARL
  • 52. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه MARL در PyMARL
  • 53. Deep Q-Networks (DQN) در PyMARL
  • 54. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) در PyMARL
  • 55. QMIX در PyMARL
  • 56. VDN در PyMARL
  • 57. استفاده از محیط‌های استاندارد با PyMARL
  • 58. StarCraft II به عنوان محیط آزمایشی
  • 59. SMAC (StarCraft Multi-Agent Challenge)
  • 60. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها در PyMARL
  • 61. آموزش مدل‌ها با PyMARL
  • 62. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در PyMARL
  • 63. تجسم نتایج در PyMARL
  • 64. تنظیمات پیشرفته در PyMARL
  • 65. مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Management)
  • 66. استفاده از Configuration Files
  • 67. گزارش‌گیری و تحلیل نتایج
  • 68. اضافه کردن محیط‌های سفارشی به PyMARL
  • 69. اضافه کردن الگوریتم‌های جدید به PyMARL
  • 70. کاربردهای عملی PyMARL
  • 71. مدیریت ترافیک شهری
  • 72. سیستم‌های توزیع انرژی
  • 73. رباتیک چندعامله
  • 74. بازی‌های استراتژیک
  • 75. تحلیل و پیش‌بینی بازارهای مالی (با رویکرد چارچوب بانکداری اسلامی)
  • 76. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 77. بهینه‌سازی زنجیره تأمین (با رعایت مقررات گمرکی و ارزی)
  • 78. هماهنگی عامل‌ها در ربات‌های صنعتی
  • 79. سیستم‌های توزیع هوشمند
  • 80. پژوهش‌های پیشرفته در MARL
  • 81. یادگیری تقویتی ترکیبی (Hybrid RL) در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل (Model-based MARL)
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی (Intrinsic Motivation)
  • 84. یادگیری تقویتی با فیدبک انسانی (Human Feedback RL)
  • 85. مسائل اخلاقی و اجتماعی در MARL (با تأکید بر چارچوب خانواده و جامعه ایرانی-اسلامی)
  • 86. آینده تحقیقات MARL با PyMARL
  • 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب PyMARL: چارچوبی استاندارد برای پژوهش و توسعه در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا