سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL با مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته

کتاب طراحی الگوریتم‌های MARL با مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته

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 طراحی الگوریتم‌های MARL با مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌های پیش‌بینی (Model-based RL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 9. یادگیری ترکیبی
  • 10. تفاوت‌های MARL با RL تک عامله
  • 11. چالش‌های اصلی در MARL
  • 12. تعاملات بین عامل‌ها
  • 13. ناهمگنی عامل‌ها
  • 14. عدم قطعیت در محیط
  • 15. فضای حالت/عمل بزرگ
  • 16. مشکلات همگرایی
  • 17. رویکردهای اصلی در MARL
  • 18. رویکردهای متمرکز
  • 19. رویکردهای غیرمتمرکز
  • 20. رویکردهای نیمه‌متمرکز
  • 21. یادگیری مبتنی بر ارزش در MARL
  • 22. Q-learning در محیط‌های چندعامله
  • 23. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 24. Actor-Critic در MARL
  • 25. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) در MARL
  • 26. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) در MARL
  • 27. PPO (Proximal Policy Optimization) در MARL
  • 28. رویکردهای مبتنی بر هماهنگی
  • 29. یادگیری مبتنی بر ارتباطات
  • 30. مدل‌های مبتنی بر پیام‌رسانی
  • 31. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 32. یادگیری مبتنی بر مدل محیط
  • 33. مدل‌های پیش‌بینی حالت
  • 34. مدل‌های پیش‌بینی پاداش
  • 35. مدل‌های پیش‌بینی دینامیک محیط
  • 36. استفاده از شبکه‌های عصبی در مدل‌های پیش‌بینی
  • 37. شبکه‌های LSTM برای پیش‌بینی توالی
  • 38. شبکه‌های GRU برای پیش‌بینی توالی
  • 39. شبکه‌های کانولوشنال برای پیش‌بینی فضایی
  • 40. شبکه‌های ترنسفورمر برای مدل‌سازی وابستگی‌های دوربرد
  • 41. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در MARL
  • 42. بهبود کارایی عامل‌ها با پیش‌بینی
  • 43. کاهش عدم قطعیت محیط با پیش‌بینی
  • 44. تنظیم استراتژی عامل‌ها بر اساس پیش‌بینی
  • 45. تطبیق با تغییرات محیطی با پیش‌بینی
  • 46. نمونه‌های کاربردی MARL با مدل‌های پیش‌بینی
  • 47. مدیریت ترافیک شهری هوشمند
  • 48. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 49. رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 50. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 51. مدیریت منابع در شبکه‌های ارتباطی
  • 52. مسائل اقتصادی و بهینه‌سازی تولید
  • 53. آموزش مدل‌های پیش‌بینی برای عامل‌ها
  • 54. انتخاب معماری مناسب برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 55. تنظیم هایپرپارامترها در مدل‌های پیش‌بینی
  • 56. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 57. معیارهای سنجش دقت پیش‌بینی
  • 58. تأثیر دقت پیش‌بینی بر عملکرد MARL
  • 59. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در MARL
  • 60. اهمیت امنیت در سیستم‌های چندعامله
  • 61. جلوگیری از حملات و سوءاستفاده‌ها
  • 62. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی عامل‌ها
  • 63. اصول طراحی امن MARL
  • 64. اعتبارسنجی و اطمینان‌پذیری سیستم‌های MARL
  • 65. تست و ارزیابی جامع سیستم‌ها
  • 66. نرم‌افزارهای شبیه‌سازی برای MARL
  • 67. محیط‌های شبیه‌سازی استاندارد
  • 68. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 69. ابزارهای توسعه و کتابخانه‌ها
  • 70. یادگیری عمیق در MARL
  • 71. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در MARL
  • 72. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 73. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer) در MARL
  • 74. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) در MARL
  • 75. فریم‌ورک‌های DRL برای MARL
  • 76. کاربرد DRL در حل مسائل پیچیده MARL
  • 77. بهینه‌سازی سیاست در MARL با DRL
  • 78. یادگیری از تجربه در MARL
  • 79. روش‌های نمونه‌برداری و بازتولید تجربه
  • 80. مدیریت حافظه تجربه (Experience Replay)
  • 81. یادگیری آفلاین در MARL
  • 82. یادگیری آنلاین در MARL
  • 83. ترکیب یادگیری آنلاین و آفلاین
  • 84. مدل‌های پیش‌بینی پیشرفته در MARL
  • 85. مدل‌های پیش‌بینی احتمالی
  • 86. مدل‌های پیش‌بینی عدم قطعیت
  • 87. مدل‌های پیش‌بینی توزیعی
  • 88. مدل‌های پیش‌بینی پویا
  • 89. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای استنتاج
  • 90. استنتاج در محیط‌های پرنویز
  • 91. استنتاج در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 92. تطبیق عامل‌ها با تغییرات ناگهانی محیط
  • 93. بهبود قابلیت تعمیم الگوریتم‌های MARL
  • 94. کاربرد شبکه‌های مولد در MARL
  • 95. تولید سناریوهای آموزشی واقع‌گرایانه
  • 96. افزایش تنوع داده‌های آموزشی
  • 97. پیش‌بینی و تولید حرکات عامل‌ها
  • 98. یادگیری همکاری و رقابت در MARL
  • 99. استراتژی‌های یادگیری برای همکاری
  • 100. استراتژی‌های یادگیری برای رقابت

📚 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.