سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: طراحی پاداش و مهندسی ویژگی برای سناریوهای چالش‌برانگیز

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: طراحی پاداش و مهندسی ویژگی برای سناریوهای چالش‌برانگیز

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: طراحی پاداش و مهندسی ویژگی برای سناریوهای چالش‌برانگیز

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. انواع محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با عامل‌های متعدد
  • 5. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. تعریف بازی‌ها به عنوان مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. کاربرد نظریه بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. تعادل نش و اهمیت آن در سیستم‌های چندعامله
  • 9. تعادل نش جزئی و تعادل نش مختلط
  • 10. مفهوم تعادل نش در بازی‌های تکرارشونده
  • 11. آژانس‌های یادگیرنده و اهداف آن‌ها
  • 12. فضای حالت و فضای عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 13. روش‌های یادگیری مبتنی بر ارزش (Value-Based)
  • 14. یادگیری Q-Learning برای سیستم‌های چندعامله
  • 15. مشکلات Q-Learning در محیط‌های چندعامله
  • 16. یادگیری Deep Q-Network (DQN) برای عامل‌های متعدد
  • 17. روش‌های یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 18. تفاوت یادگیری مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 19. یادگیری Policy Gradient برای سیستم‌های چندعامله
  • 20. روش‌های Actor-Critic در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. معرفی الگوریتم A3C برای چندعامله
  • 22. پیاده‌سازی A3C در محیط‌های پیچیده
  • 23. طراحی تابع پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. چالش‌های طراحی پاداش برای همکاری
  • 25. چالش‌های طراحی پاداش برای رقابت
  • 26. پاداش‌های مشترک و پاداش‌های فردی
  • 27. اهمیت مهندسی ویژگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 28. انتخاب ویژگی‌های مؤثر برای عامل‌ها
  • 29. کاهش ابعاد فضای ویژگی
  • 30. تکنیک‌های مهندسی ویژگی در یادگیری تقویتی
  • 31. یادگیری تقویتی در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 32. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. استفاده از مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 34. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL)
  • 35. مقایسه یادگیری بدون مدل و با مدل
  • 36. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 37. کاربردها در خودروهای خودران
  • 38. کاربردها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 39. کاربردها در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 40. کاربردها در شبکه‌های ارتباطی
  • 41. کاربردها در ربات‌های پروازی (پهپادها)
  • 42. طراحی سیستم‌های چندعامله برای همکاری
  • 43. تکنیک‌های هماهنگی بین عامل‌ها
  • 44. یادگیری تقویتی برای هماهنگی ترافیک
  • 45. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع
  • 46. یادگیری تقویتی برای بازی‌های تیمی
  • 47. طراحی سیستم‌های چندعامله برای رقابت
  • 48. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 49. یادگیری تقویتی برای شبیه‌سازی نبرد
  • 50. یادگیری تقویتی در بازی‌های تخته‌ای
  • 51. یادگیری تقویتی در سناریوهای درگیری
  • 52. تکنیک‌های مقابله با ناپایداری در یادگیری چندعامله
  • 53. حساسیت به پارامترها در یادگیری چندعامله
  • 54. روش‌های تنظیم پارامتر در یادگیری چندعامله
  • 55. ارزیابی عملکرد سیستم‌های چندعامله
  • 56. معیارهای سنجش موفقیت در همکاری
  • 57. معیارهای سنجش موفقیت در رقابت
  • 58. شبیه‌سازی محیط‌های واقع‌گرایانه
  • 59. استفاده از موتورهای بازی برای شبیه‌سازی
  • 60. پیاده‌سازی محیط‌های سفارشی
  • 61. تست و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 62. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 63. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
  • 64. ایجاد اعتماد در سیستم‌های چندعامله
  • 65. امنیت و تاب‌آوری سیستم‌های چندعامله
  • 66. مقابله با حملات و سوءاستفاده‌ها
  • 67. یادگیری تقویتی در ربات‌های صنعتی
  • 68. بهینه‌سازی خطوط تولید با عامل‌های هوشمند
  • 69. هماهنگی ربات‌ها در انبارها
  • 70. ربات‌های همکار در مونتاژ
  • 71. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی
  • 72. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 73. مدیریت شبکه‌های توزیع برق هوشمند
  • 74. شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 75. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 76. سیستم‌های توصیه‌گر پزشکی
  • 77. پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی
  • 78. مدیریت بیماری‌های مزمن
  • 79. یادگیری تقویتی در آموزش
  • 80. سیستم‌های آموزشی تطبیقی
  • 81. شخصی‌سازی فرایند یادگیری
  • 82. مربیان مجازی هوشمند
  • 83. یادگیری تقویتی در علوم محیطی
  • 84. مدیریت بحران‌های زیست‌محیطی
  • 85. پیش‌بینی و مقابله با بلایای طبیعی
  • 86. بهینه‌سازی منابع طبیعی
  • 87. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی منابع
  • 88. مدیریت موجودی در زنجیره تأمین
  • 89. بهینه‌سازی لجستیک و حمل‌ونقل
  • 90. مدیریت چرخه عمر محصول
  • 91. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 92. توصیه محصولات و خدمات
  • 93. شخصی‌سازی محتوا در رسانه‌های اجتماعی
  • 94. بهبود تجربه کاربری
  • 95. یادگیری تقویتی برای کشف دانش
  • 96. تحلیل داده‌های بزرگ
  • 97. استخراج الگوهای پنهان
  • 98. شناسایی روندهای نوظهور
  • 99. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 100. تولید متن خودکار

📚 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.