سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توسعه و بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند با PyMARL

کتاب توسعه و بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند با PyMARL

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 توسعه و بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند با PyMARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر PyMARL و معماری آن
  • 3. نصب و پیکربندی PyMARL
  • 4. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 5. مدل‌های پایه در MARL: عامل، محیط، پاداش
  • 6. قابلیت مشاهده و اطلاعات در محیط‌های MARL
  • 7. انواع سیاست‌ها و توابع ارزش در MARL
  • 8. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-learning در MARL
  • 9. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradient در MARL
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای MARL
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 13. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر در MARL
  • 14. مفهوم همکاری و رقابت در MARL
  • 15. هماهنگی بین عامل‌ها در محیط‌های مشترک
  • 16. یادگیری با پاداش مشترک (Shared Reward)
  • 17. یادگیری با پاداش مجزا (Individual Reward)
  • 18. یادگیری با پاداش ترکیبی
  • 19. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 20. تکنیک‌های جلوگیری از تداخل عامل‌ها
  • 21. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 22. یادگیری مشاهده‌ای در MARL
  • 23. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 24. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 25. یادگیری افزایشی (Meta-Learning) در MARL
  • 26. محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL: Gridworlds
  • 27. محیط‌های شبیه‌سازی: StarCraft II
  • 28. محیط‌های شبیه‌سازی: Multi-Agent Particle Environments (MPE)
  • 29. پیاده‌سازی محیط‌های سفارشی در PyMARL
  • 30. تعریف عامل‌ها و فضای عمل و مشاهده
  • 31. تعریف تابع پاداش و شرایط پایان بازی
  • 32. استفاده از ابزارهای دیباگ و مشاهده در PyMARL
  • 33. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در PyMARL
  • 34. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 35. نشان دادن روند یادگیری و همگرایی
  • 36. تحلیل حساسیت به پارامترهای الگوریتم
  • 37. روش‌های بهینه‌سازی پارامترها
  • 38. تنظیم نرخ یادگیری
  • 39. تنظیم ضریب تخفیف (Discount Factor)
  • 40. تنظیم اندازه بافر تجربه (Replay Buffer Size)
  • 41. تنظیم نرخ اکتشاف (Exploration Rate)
  • 42. الگوریتم‌های پیشرفته در PyMARL: MADDPG
  • 43. الگوریتم‌های پیشرفته: COMA
  • 44. الگوریتم‌های پیشرفته: QMIX
  • 45. الگوریتم‌های پیشرفته: VDN
  • 46. مقایسه الگوریتم‌های مختلف در سناریوهای مشخص
  • 47. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جدید و سفارشی
  • 48. معماری‌های شبکه عصبی سفارشی
  • 49. تکنیک‌های Regularization در MARL
  • 50. مدیریت Overfitting در مدل‌های MARL
  • 51. استفاده از تکنیک‌های Attention در MARL
  • 52. کاربرد PyMARL در رباتیک چندعاملی
  • 53. کنترل گروهی ربات‌ها
  • 54. ناوبری ربات‌های خودمختار
  • 55. مدیریت منابع در سیستم‌های چندعاملی
  • 56. کاربرد PyMARL در بازی‌های استراتژیک
  • 57. هوش مصنوعی در بازی‌های کامپیوتری
  • 58. توسعه عامل‌های هوشمند برای بازی‌ها
  • 59. کاربرد PyMARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 60. بهینه‌سازی منابع در شبکه‌های محاسباتی
  • 61. مدیریت ترافیک در شبکه‌های ارتباطی
  • 62. کاربرد PyMARL در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 63. مدل‌سازی تعاملات اقتصادی
  • 64. توسعه استراتژی‌های معاملاتی هوشمند
  • 65. کاربرد PyMARL در سلامت و پزشکی
  • 66. سیستم‌های توصیه‌گر پزشکی
  • 67. بهینه‌سازی پروتکل‌های درمانی
  • 68. کاربرد PyMARL در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 69. شخصی‌سازی تجربیات کاربری
  • 70. پیشنهاد محتوا و محصولات
  • 71. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 72. مدیریت تعداد زیاد عامل‌ها
  • 73. افزایش پیچیدگی محیط‌های MARL
  • 74. روش‌های مقیاس‌پذیر برای MARL
  • 75. یادگیری توزیع‌شده در MARL
  • 76. ملاحظات اخلاقی در توسعه سیستم‌های هوشمند چندعاملی
  • 77. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 78. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 79. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 80. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 81. مقاومت در برابر حملات مخرب
  • 82. مباحث پیشرفته در MARL
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 84. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 85. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت
  • 86. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری
  • 87. یادگیری تقویتی برای وظایف پیچیده
  • 88. مباحث نوین در PyMARL
  • 89. آخرین پیشرفت‌ها و مقالات مرتبط
  • 90. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک پروژه کامل
  • 91. طراحی و اجرای یک سیستم MARL از ابتدا تا انتها
  • 92. انتخاب الگوریتم و معماری مناسب
  • 93. آموزش و ارزیابی نهایی سیستم
  • 94. مستندسازی پروژه و نتایج
  • 95. مقدمه‌ای بر اقتصاد اسلامی و بانکداری بدون ربا
  • 96. اصول فقهی در معاملات مالی
  • 97. چارچوب عقود اسلامی در بانکداری
  • 98. مدیریت ریسک در بانکداری اسلامی
  • 99. مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه بانکداری
  • 100. قوانین و دستورالعمل‌های ناظر بر رمزارزها

📚 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.