, ,

کتاب PyMARL: چارچوبی قدرتمند برای توسعه سیستم‌های هوشمند جمعی

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 قدرتمند برای توسعه سیستم‌های هوشمند جمعی

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 هوش مصنوعی جمعی و PyMARL
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 4. معماری‌های شبکه‌های عصبی در MARL
  • 5. مروری بر الگوریتم‌های پایه MARL
  • 6. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 7. انواع همکاری و رقابت در سیستم‌های جمعی
  • 8. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 9. مفاهیم بازی و تعادل نش
  • 10. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیرنده
  • 11. ارزیابی عملکرد سیستم‌های جمعی
  • 12. کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی‌ها
  • 13. مقدمه‌ای بر ابزارهای PyMARL
  • 14. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 15. اولین گام‌ها با PyMARL: ساخت یک محیط ساده
  • 16. تعریف عامل‌ها و تعاملات آن‌ها
  • 17. آموزش یک عامل منفرد در محیط چندعامله
  • 18. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه مانند Q-learning
  • 19. شبکه‌های عصبی عمیق در PyMARL (DQN)
  • 20. استفاده از شبکه‌های عصبی برای حالت‌های پیچیده
  • 21. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 22. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 23. MADDPG: یادگیری عمیق چندعامله با منتقد مشترک
  • 24. QMIX: یادگیری تقویتی چندعامله با تابع ارزش ترکیبی
  • 25. VDN: یادگیری تقویتی چندعامله با تابع ارزش جمعی
  • 26. IQL: یادگیری تقویتی مستقل
  • 27. COMA: یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر منتقد
  • 28. مقایسه الگوریتم‌های مختلف در PyMARL
  • 29. مدیریت حافظه تجربه (Experience Replay)
  • 30. تکنیک‌های بهبود پایداری آموزش
  • 31. تنظیم ابرپارامترها در PyMARL
  • 32. دیباگ کردن و عیب‌یابی در سیستم‌های MARL
  • 33. پیاده‌سازی محیط‌های سفارشی در PyMARL
  • 34. استفاده از محیط‌های استاندارد (مانند SMAC)
  • 35. انتقال یادگیری بین محیط‌ها
  • 36. یادگیری نقش‌ها و استراتژی‌های توزیع‌شده
  • 37. تشخیص و تخصیص وظایف در سیستم‌های جمعی
  • 38. سیستم‌های عامل با اهداف متغیر
  • 39. مدیریت ارتباطات بین عامل‌ها
  • 40. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 42. تکنیک‌های اکتشاف در محیط‌های چندعامله
  • 43. کاربرد PyMARL در رباتیک
  • 44. سیستم‌های هدایت و کنترل خودکار
  • 45. بهینه‌سازی ترافیک شهری با MARL
  • 46. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 47. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 48. بازی‌های استراتژیک و شبیه‌سازی نبرد
  • 49. شبکه‌های هوشمند و مدیریت انرژی
  • 50. کاربرد PyMARL در مسائل اقتصادی
  • 51. مدل‌سازی بازارهای مالی با عامل‌های هوشمند
  • 52. سیستم‌های خودکار در زنجیره تأمین
  • 53. امنیت سایبری و شناسایی نفوذ با MARL
  • 54. تشخیص و پاسخ به تهدیدات در شبکه‌ها
  • 55. ملاحظات اخلاقی در سیستم‌های هوشمند جمعی
  • 56. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 57. قابلیت تفسیرپذیری (Interpretability) در MARL
  • 58. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری برای سیستم‌های بزرگ
  • 59. ارزیابی امنیتی سیستم‌های MARL
  • 60. اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 61. کاربرد PyMARL در سلامت و پزشکی
  • 62. مدیریت بیماری‌های مزمن با عامل‌های هوشمند
  • 63. بهینه‌سازی پروتکل‌های درمانی
  • 64. سیستم‌های خودکار در کشاورزی هوشمند
  • 65. مدیریت منابع آب و کود
  • 66. کاربرد PyMARL در آموزش
  • 67. شبیه‌سازی‌های تعاملی برای یادگیری
  • 68. سیستم‌های ارزیابی هوشمند
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری جمعی (Federated Learning)
  • 70. ترکیب Federated Learning با MARL
  • 71. مسائل حریم خصوصی در یادگیری جمعی
  • 72. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در PyMARL
  • 73. ارتباطات امن در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 74. رمزنگاری در سیستم‌های چندعامله
  • 75. ملاحظات فقهی در کاربردهای هوش مصنوعی جمعی
  • 76. ضوابط شرعی در استفاده از داده‌ها
  • 77. موازین قانونی در توسعه نرم‌افزارهای هوشمند
  • 78. چارچوب‌های حقوقی ناظر بر هوش مصنوعی
  • 79. مسائل مربوط به مالکیت فکری در MARL
  • 80. توسعه پایدار با سیستم‌های هوشمند جمعی
  • 81. نقش MARL در تحقق اهداف توسعه پایدار
  • 82. استانداردهای بین‌المللی در حوزه هوش مصنوعی
  • 83. همکاری‌های علمی در زمینه MARL
  • 84. مطالعات موردی پیشرفته در PyMARL
  • 85. پروژه‌های عملی با PyMARL
  • 86. چالش‌های آینده در حوزه هوش مصنوعی جمعی
  • 87. راهکارهای نوآورانه برای مسائل پیچیده
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق و پیشرفته
  • 89. یادگیری تقویتی با مدل‌سازی صریح محیط
  • 90. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر مدل
  • 91. مدل‌های مولد در MARL
  • 92. یادگیری تقویتی از طریق شبیه‌سازی (Sim-to-Real)
  • 93. تکنیک‌های تنظیم خودکار ابرپارامترها
  • 94. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده با ارتباطات محدود
  • 95. بهینه‌سازی پهنای باند ارتباطی
  • 96. کاربرد PyMARL در سیستم‌های توزیع‌شده پویا
  • 97. مدیریت تغییرات در محیط و عامل‌ها
  • 98. یادگیری تقویتی عصبی (Neural Symbolic Reinforcement Learning)
  • 99. ترکیب منطق نمادین با یادگیری عمیق
  • 100. یادگیری تقویتی با اتکا به دانش قبلی

📚 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 قدرتمند برای توسعه سیستم‌های هوشمند جمعی”

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

پیمایش به بالا