کتاب الگوریتم‌های ترکیبی برای غلبه بر چالش‌های بازی‌های غیرتعاونی در MARL
, ,

کتاب الگوریتم‌های ترکیبی برای غلبه بر چالش‌های بازی‌های غیرتعاونی در MARL

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000044651 دسته: , , برچسب: , , , , , , , ,

📚 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 الگوریتم‌های ترکیبی برای غلبه بر چالش‌های بازی‌های غیرتعاونی در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های ترکیبی (Hybrid Algorithms)

🎓 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 بازی‌های غیرتعاونی در سیستم‌های چندعاملی
  • 2. مفاهیم پایه نظریه بازی‌ها
  • 3. تعریف بازی‌های غیرتعاونی
  • 4. کاربرد بازی‌های غیرتعاونی در هوش مصنوعی
  • 5. انواع استراتژی‌ها در بازی‌های غیرتعاونی
  • 6. تعادل نش و مفاهیم مرتبط
  • 7. بازی‌های تکراری و پویایی آن‌ها
  • 8. پیچیدگی محاسباتی در بازی‌های غیرتعاونی
  • 9. معرفی سیستم‌های چندعاملی (MAS)
  • 10. معماری‌های سیستم‌های چندعاملی
  • 11. ارتباطات و هماهنگی در MAS
  • 12. یادگیری در سیستم‌های چندعاملی (Multi-Agent Learning)
  • 13. یادگیری تقویتی تک عاملی (Single-Agent RL)
  • 14. مبانی یادگیری تقویتی
  • 15. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 16. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 17. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 18. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 19. معرفی یادگیری چندعاملی تقویتی (MARL)
  • 20. چالش‌های اصلی در MARL
  • 21. مقیاس‌پذیری در MARL
  • 22. عدم قطعیت در محیط‌های MARL
  • 23. عدم ایستایی در محیط‌های MARL
  • 24. مشاهده‌پذیری محدود در MARL
  • 25. ناهماهنگی در MARL
  • 26. رقابت و همکاری در MARL
  • 27. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 28. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 29. الگوریتم‌های مختلط در MARL
  • 30. یادگیری متمرکز در MARL
  • 31. یادگیری غیرمتمرکز در MARL
  • 32. یادگیری نیمه‌متمرکز در MARL
  • 33. رویکردهای یادگیری همکارانه (Cooperative MARL)
  • 34. رویکردهای یادگیری رقابتی (Competitive MARL)
  • 35. رویکردهای یادگیری مختلط (Mixed MARL)
  • 36. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش مشترک
  • 37. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش فردی
  • 38. مدل‌سازی عامل در MARL
  • 39. مدل‌سازی محیط در MARL
  • 40. بازی‌های غیرتعاونی در چارچوب MARL
  • 41. استراتژی‌های تطبیقی در بازی‌های غیرتعاونی
  • 42. یادگیری استراتژی‌های بهینه در بازی‌های غیرتعاونی
  • 43. مدل‌سازی ریسک در بازی‌های غیرتعاونی
  • 44. مدل‌سازی عدم اطمینان در بازی‌های غیرتعاونی
  • 45. کاربرد الگوریتم‌های ترکیبی در MARL
  • 46. ترکیب یادگیری تقویتی با نظریه بازی‌ها
  • 47. ترکیب یادگیری تقویتی با بهینه‌سازی
  • 48. ترکیب یادگیری تقویتی با روش‌های جستجو
  • 49. الگوریتم‌های ترکیبی برای تعادل نش
  • 50. الگوریتم‌های ترکیبی برای حل بازی‌های غیرتعاونی
  • 51. الگوریتم‌های ترکیبی برای غلبه بر عدم ایستایی
  • 52. الگوریتم‌های ترکیبی برای مدیریت عدم قطعیت
  • 53. الگوریتم‌های ترکیبی برای بهبود مقیاس‌پذیری
  • 54. کاربرد در رباتیک چندعاملی
  • 55. کاربرد در سیستم‌های مدیریت ترافیک
  • 56. کاربرد در بازارهای انرژی هوشمند
  • 57. کاربرد در شبکه‌های ارتباطی
  • 58. کاربرد در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 59. کاربرد در مذاکرات خودکار
  • 60. کاربرد در مدیریت منابع
  • 61. کاربرد در بازی‌های استراتژیک
  • 62. مدل‌سازی بازی‌های غیرتعاونی با عدم قطعیت
  • 63. مدل‌سازی بازی‌های غیرتعاونی با مشاهدات ناقص
  • 64. یادگیری استراتژی‌های پایدار در بازی‌های غیرتعاونی
  • 65. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های ترکیبی
  • 66. تحلیل تئوری الگوریتم‌های ترکیبی
  • 67. شبیه‌سازی و آزمایش عملی الگوریتم‌های ترکیبی
  • 68. چالش‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های ترکیبی
  • 69. راهکارهای نوین در MARL
  • 70. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 71. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 72. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention)
  • 73. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 74. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 75. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 76. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 77. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از روش‌های مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-Based)
  • 78. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از روش‌های مبتنی بر داده (Data-Driven)
  • 79. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 80. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی فدرال (Federated RL)
  • 81. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی (Implicit Reward RL)
  • 82. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی با پاداش صریح (Explicit Reward RL)
  • 83. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی با پاداش ترکیبی
  • 84. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف
  • 85. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هنجار
  • 86. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر توافق
  • 87. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر اعتماد
  • 88. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر اعتبار
  • 89. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر انصاف
  • 90. یادگیری بازی‌های غیرتعاونی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر مطلوبیت

📚 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 الگوریتم‌های ترکیبی برای غلبه بر چالش‌های بازی‌های غیرتعاونی در MARL”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا