سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای مهندسان سیستم‌های داده‌های زمین‌شناسی

کتاب مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای مهندسان سیستم‌های داده‌های زمین‌شناسی

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 مبانی یادگیری تقویتی چندعامله برای مهندسان سیستم‌های داده‌های زمین‌شناسی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های علمی زمین‌شناسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 3. کاربرد یادگیری ماشین در علوم زمین
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی: عامل و محیط
  • 5. اهداف و پاداش در یادگیری تقویتی
  • 6. فضاهای حالت و عمل
  • 7. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 9. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based)
  • 10. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 11. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 13. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 16. ساختار عامل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 17. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (Multi-Agent Systems)
  • 18. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. تکامل بازی‌ها و استراتژی‌ها
  • 21. همکاری و رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 22. مدل‌های بازی‌های هم‌زمان و غیرهم‌زمان
  • 23. مفاهیم نظریه بازی‌ها در MARL
  • 24. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 25. تعادل خودکار (Correlated Equilibrium)
  • 26. بازی‌های تکرارشونده
  • 27. مدل‌های میان‌افزاری (Mediated Interaction Models)
  • 28. یادگیری تقویتی چندعامله با عوامل مستقل
  • 29. مشکل عدم ایستایی (Non-stationarity) در MARL
  • 30. روش‌های مبتنی بر سیاست مشترک
  • 31. روش‌های مبتنی بر سیاست مجزا
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های ناظر
  • 33. مدل‌های سلسله‌مراتبی در MARL
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات
  • 35. یادگیری تقویتی با ارتباطات صریح
  • 36. یادگیری تقویتی با ارتباطات ضمنی
  • 37. مدل‌های انتقال پیام (Message Passing)
  • 38. یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های پیچیده
  • 39. کاربرد MARL در بهینه‌سازی منابع زمین‌شناسی
  • 40. مدل‌سازی جریان آب زیرزمینی با MARL
  • 41. پیش‌بینی زلزله با MARL
  • 42. مدیریت مخازن نفت و گاز با MARL
  • 43. بهینه‌سازی حفاری اکتشافی با MARL
  • 44. سیستم‌های توزیع‌شده و MARL
  • 45. کاربرد MARL در شبکه‌های حسگر زمین‌شناسی
  • 46. کنترل ربات‌های کاوشگر در محیط‌های زیرزمینی
  • 47. تحلیل داده‌های لرزه‌نگاری با MARL
  • 48. مدل‌سازی رفتار سیالات در سازندهای زمین‌شناسی
  • 49. بهینه‌سازی استخراج مواد معدنی با MARL
  • 50. یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتیک زمین‌شناسی
  • 51. کاربرد MARL در اکتشاف آب‌های ژرف
  • 52. مدل‌سازی فرآیندهای فرسایش و رسوب‌گذاری
  • 53. بهینه‌سازی مکان‌یابی ایستگاه‌های پایش زمین‌شناسی
  • 54. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ریسک‌های طبیعی
  • 55. مدل‌سازی انتشار آلاینده‌ها در خاک و آب
  • 56. بهینه‌سازی تخصیص منابع در پروژه‌های زمین‌شناسی
  • 57. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL برای دانشمندان زمین
  • 58. کاربرد MARL در تفسیر داده‌های ماهواره‌ای زمین‌شناسی
  • 59. مدیریت انرژی در سیستم‌های زمین‌شناسی خودکار
  • 60. یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف معادن جدید
  • 61. بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل در عملیات زمین‌شناسی
  • 62. مدل‌سازی تعاملات بین عوامل در شبکه‌های زمین‌شناسی
  • 63. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 64. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری federated
  • 65. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
  • 66. معیارهای ارزیابی در محیط‌های چندعامله
  • 67. داده‌های زمین‌شناسی مصنوعی برای آموزش MARL
  • 68. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده زمین‌شناسی
  • 69. ابزارها و کتابخانه‌های MARL
  • 70. TensorFlow Agents
  • 71. PyTorch RL
  • 72. OpenAI Gym
  • 73. PettingZoo
  • 74. Environments for MARL
  • 75. الگوریتم‌های پیشرفته در MARL
  • 76. روش‌های مبتنی بر تقلید (Imitation Learning) در MARL
  • 77. یادگیری تقویتی چندعامله با تقابل (Adversarial MARL)
  • 78. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری عمیق تقویتی
  • 79. یادگیری تقویتی چندعامله با شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 80. کاربرد GNN در مدل‌سازی روابط زمین‌شناسی
  • 81. یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی آب‌وهوا
  • 82. مدل‌سازی رفتار گسل‌ها و تنش‌های زمین‌شناسی
  • 83. بهینه‌سازی فرآیندهای تصفیه آب با MARL
  • 84. کاربرد MARL در شناسایی منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 85. مدیریت منابع آب با رویکرد چندعامله
  • 86. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی طرح‌های آبیاری
  • 87. تحلیل داده‌های ژئوفیزیکی با استفاده از MARL
  • 88. مدل‌سازی انتشار گازهای گلخانه‌ای از منابع زمین‌شناسی
  • 89. بهینه‌سازی استقرار سنسورهای زمین‌شناسی
  • 90. کاربرد MARL در شناسایی و مدیریت رواناب‌ها
  • 91. یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی تغییرات اقلیمی
  • 92. مدل‌سازی رفتار توده‌های سنگی و پایداری شیب‌ها
  • 93. بهینه‌سازی استخراج منابع حرارتی زمین‌گرمایی
  • 94. کاربرد MARL در پایش کیفیت هوا و خاک
  • 95. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت پسماندهای زمین‌شناسی
  • 96. تحلیل داده‌های هیدروژئوشیمیایی با MARL
  • 97. مدل‌سازی فرآیندهای کارست و غارزایی
  • 98. بهینه‌سازی برنامه‌ریزی اکتشافات زمین‌شناسی
  • 99. کاربرد MARL در شناسایی و مهار آتشفشان‌ها
  • 100. یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی سیل

📚 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.