سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری استراتژی‌های پیچیده در بازی‌های شبیه‌سازی شده با MARL

کتاب یادگیری استراتژی‌های پیچیده در بازی‌های شبیه‌سازی شده با MARL

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 یادگیری استراتژی‌های پیچیده در بازی‌های شبیه‌سازی شده با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: بازی‌ها (Games)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن
  • 5. فضای حالت و عمل
  • 6. الگوریتم‌های پایه در RL: Q-Learning
  • 7. الگوریتم‌های پایه در RL: SARSA
  • 8. یادگیری عمیق در RL: شبکه‌های عصبی
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در RL
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 11. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی در RL
  • 12. مفهوم عامل در MARL
  • 13. همکاری و رقابت در MARL
  • 14. انواع سناریوهای MARL
  • 15. یادگیری تیمی (Team Learning)
  • 16. یادگیری مبتنی بر عامل (Agent-based Learning)
  • 17. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 18. مدل‌های مبتنی بر بازی (Game Theory) در MARL
  • 19. مفاهیم نظریه بازی‌ها
  • 20. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 21. بازی‌های مجموع صفر (Zero-Sum Games)
  • 22. بازی‌های مجموع غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 23. بازی‌های تکرارشونده (Repeated Games)
  • 24. مدل‌های هماهنگی (Coordination Models)
  • 25. یادگیری مبتنی بر مشاهده (Observational Learning)
  • 26. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 27. یادگیری تقویتی با عامل‌های نامحدود (Dec-POMDP)
  • 28. مسائل عدم قطعیت در MARL
  • 29. عدم قطعیت در مشاهده (Partial Observability)
  • 30. عدم قطعیت در مدل محیط (Model Uncertainty)
  • 31. الگوریتم‌های MARL برای هماهنگی
  • 32. الگوریتم‌های MARL برای رقابت
  • 33. الگوریتم‌های Deep MARL
  • 34. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 35. Actor-Critic Methods در MARL
  • 36. Policy Gradient Methods در MARL
  • 37. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 38. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 39. Opponent Modeling در MARL
  • 40. یادگیری استراتژی‌های پیچیده
  • 41. استراتژی‌های انطباقی (Adaptive Strategies)
  • 42. استراتژی‌های پیش‌بینانه (Predictive Strategies)
  • 43. استراتژی‌های مبتنی بر حافظه (Memory-based Strategies)
  • 44. استراتژی‌های مبتنی بر اطمینان (Trust-based Strategies)
  • 45. استراتژی‌های معامله‌گر (Bargaining Strategies)
  • 46. بهینه‌سازی عملکرد در MARL
  • 47. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 48. معیارهای سنجش موفقیت در MARL
  • 49. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده
  • 50. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 51. کاربرد MARL در شبیه‌سازی‌های نظامی
  • 52. کاربرد MARL در شبیه‌سازی‌های اقتصادی
  • 53. کاربرد MARL در شبیه‌سازی‌های حمل و نقل
  • 54. کاربرد MARL در شبیه‌سازی‌های رباتیک
  • 55. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 56. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع شده
  • 57. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 58. کاربرد MARL در بازی‌های کامپیوتری
  • 59. کاربرد MARL در بهینه‌سازی ترافیک
  • 60. کاربرد MARL در مدیریت زنجیره تامین
  • 61. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. کاربرد MARL در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 63. کاربرد MARL در ربات‌های همکار
  • 64. کاربرد MARL در شهرهای هوشمند
  • 65. کاربرد MARL در بهداشت و درمان
  • 66. کاربرد MARL در کشاورزی هوشمند
  • 67. کاربرد MARL در آموزش الکترونیکی
  • 68. کاربرد MARL در امنیت سایبری
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی MARL
  • 70. مقیاس‌پذیری در MARL
  • 71. پایداری در MARL
  • 72. قابلیت تفسیر در MARL
  • 73. امنیت و اعتماد در MARL
  • 74. اخلاق در MARL
  • 75. رویکردهای اخلاقی در طراحی عامل‌ها
  • 76. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 77. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 78. حریم خصوصی در MARL
  • 79. مطالعات موردی پیشرفته در MARL
  • 80. تکنیک‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 81. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 82. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های ایمنی
  • 83. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 84. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 85. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی از طریق مقایسه (Meta-RL)
  • 86. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-based RL)
  • 87. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-free RL)
  • 88. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای وظایف پیوسته
  • 89. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای وظایف گسسته
  • 90. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای تعاملات پیچیده
  • 91. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی در فضاهای حالت بزرگ
  • 92. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی در فضاهای عمل بزرگ
  • 93. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای حل مسائل پیچیده
  • 94. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 95. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای بهبود تصمیم‌گیری
  • 96. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای شبیه‌سازی رفتار
  • 97. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی روندها
  • 98. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای کنترل بهینه
  • 99. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک

📚 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.