سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نکات تخصصی یادگیری تقویتی چندعامله برای چالش‌های بازی‌های استراتژیک

کتاب نکات تخصصی یادگیری تقویتی چندعامله برای چالش‌های بازی‌های استراتژیک

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 نکات تخصصی یادگیری تقویتی چندعامله برای چالش‌های بازی‌های استراتژیک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بازی‌های استراتژیک پیچیده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول یادگیری تقویتی
  • 3. عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 10. یادگیری تقویتی با یادگیری عمیق تطبیقی
  • 11. یادگیری تقویتی چندعامله: مفاهیم پایه
  • 12. تفاوت یادگیری تقویتی تک‌عامله و چندعامله
  • 13. مدل‌های هماهنگ در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. مدل‌های رقابتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. مدل‌های مختلط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. عدم ایستا بودن محیط در یادگیری چندعامله
  • 18. مشاهده‌پذیری محدود در یادگیری چندعامله
  • 19. فضای حالت و عمل بزرگ در یادگیری چندعامله
  • 20. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله با همکاری
  • 22. یادگیری تقویتی چندعامله با رقابت
  • 23. یادگیری تقویتی چندعامله با ترکیبی از همکاری و رقابت
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در یادگیری چندعامله
  • 26. Deep Q-Networks (DQN) برای محیط‌های چندعامله
  • 27. Double DQN برای محیط‌های چندعامله
  • 28. Dueling DQN برای محیط‌های چندعامله
  • 29. Prioritized Experience Replay برای محیط‌های چندعامله
  • 30. Distributional RL برای محیط‌های چندعامله
  • 31. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری چندعامله
  • 32. REINFORCE برای محیط‌های چندعامله
  • 33. Actor-Critic برای محیط‌های چندعامله
  • 34. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) برای محیط‌های چندعامله
  • 35. Trust Region Policy Optimization (TRPO) برای محیط‌های چندعامله
  • 36. Proximal Policy Optimization (PPO) برای محیط‌های چندعامله
  • 37. الگوریتم‌های مختلط در یادگیری چندعامله
  • 38. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 39. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 40. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 41. QMIX: Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 42. اتحاد عامل‌ها در یادگیری چندعامله
  • 43. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 44. یادگیری ارتباطات در محیط‌های چندعامله
  • 45. پروتکل‌های ارتباطی برای عامل‌ها
  • 46. شبکه‌های عصبی برای یادگیری ارتباطات
  • 47. بازی‌های استراتژیک و یادگیری تقویتی چندعامله
  • 48. بازی‌های تخته‌ای و یادگیری چندعامله
  • 49. بازی‌های ویدئویی و یادگیری چندعامله
  • 50. شبیه‌سازهای بازی‌های استراتژیک
  • 51. مدل‌سازی بازی‌های استراتژیک برای یادگیری چندعامله
  • 52. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری چندعامله در بازی‌های استراتژیک
  • 53. مدیریت منابع در بازی‌های استراتژیک چندعامله
  • 54. استراتژی‌های تهاجمی و تدافعی در بازی‌های چندعامله
  • 55. شناسایی و پیش‌بینی اقدامات عامل‌های دیگر
  • 56. یادگیری استراتژی‌های پیچیده در بازی‌های استراتژیک
  • 57. تطبیق با استراتژی‌های متغیر حریف
  • 58. توسعه عامل‌های قوی در بازی‌های استراتژیک
  • 59. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 60. معیارهای ارزیابی در محیط‌های چندعامله
  • 61. مقایسه با عامل‌های انسانی و سایر الگوریتم‌ها
  • 62. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 63. کاربردها و مطالعات موردی
  • 64. کاربرد یادگیری چندعامله در رباتیک
  • 65. کاربرد یادگیری چندعامله در سیستم‌های خودمختار
  • 66. کاربرد یادگیری چندعامله در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 67. کاربرد یادگیری چندعامله در اقتصاد و بازارهای مالی (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 68. کاربرد یادگیری چندعامله در مدیریت ترافیک (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 69. کاربرد یادگیری چندعامله در بهینه‌سازی زنجیره تأمین (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 70. یادگیری تقویتی چندعامله برای بازی‌های استراتژیک پیچیده
  • 71. بازی‌های شبیه‌سازی استراتژیک با چندین عامل
  • 72. مدل‌سازی رفتار انسانی در بازی‌های استراتژیک
  • 73. یادگیری استراتژی‌های ترکیبی در بازی‌های استراتژیک
  • 74. توسعه عامل‌های یادگیرنده برای بازی‌های استراتژیک
  • 75. آموزش عامل‌های یادگیرنده برای بازی‌های استراتژیک
  • 76. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های شبیه‌سازی نظامی (بدون ترویج خشونت)
  • 77. کاربرد یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های اقتصادی (با رعایت چارچوب)
  • 78. مسائل پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 80. یادگیری تقویتی با تأخیر در پاداش
  • 81. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت در مدل محیط
  • 82. یادگیری تقویتی با انتقال دانش بین عامل‌ها
  • 83. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 84. یادگیری تقویتی با یادگیری از مشاهدات مشترک
  • 85. یادگیری تقویتی با استفاده از منطق فازی (با رعایت چارچوب)
  • 86. یادگیری تقویتی با رویکردهای گراف عصبی
  • 87. تکنیک‌های نوآورانه در یادگیری چندعامله
  • 88. مرزهای تحقیق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در بازی‌های استراتژیک
  • 90. پیاده‌سازی و ابزارهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 91. کتابخانه‌های محبوب یادگیری تقویتی چندعامله
  • 92. پلتفرم‌های شبیه‌سازی بازی‌های استراتژیک
  • 93. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 94. اهمیت اخلاق در توسعه عامل‌های هوشمند (با رعایت چارچوب)

📚 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.