سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزارها و الگوریتم‌های کلیدی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزارها و الگوریتم‌های کلیدی

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 تقویتی چندعامله: ابزارها و الگوریتم‌های کلیدی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 7. یادگیری آفلاین در مقابل یادگیری آنلاین
  • 8. یادگیری با مدل در مقابل یادگیری بدون مدل
  • 9. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 10. تفاوت‌های یادگیری Q-Learning و SARSA
  • 11. یادگیری Q-Learning پیشرفته
  • 12. Double Q-Learning
  • 13. Dueling Double DQN
  • 14. Prioritized Experience Replay
  • 15. Noisy Networks
  • 16. Distributional RL
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 19. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 20. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 21. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 22. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 23. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 24. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. انواع تعامل عامل‌ها در MARL
  • 26. همکاری، رقابت و ترکیبی
  • 27. مدل‌های سنتی MARL
  • 28. Independent Q-Learning (IQL)
  • 29. Decentralized Partially Observable Markov Decision Processes (Dec-POMDPs)
  • 30. State-of-the-art MARL algorithms
  • 31. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 32. QMIX
  • 33. MADDPG
  • 34. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 35. Learning to Communicate in MARL
  • 36. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 37. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 38. Multi-Agent Soft Actor-Critic (MASAC)
  • 39. Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning (MAHRL)
  • 40. کاربردها و چالش‌های MARL
  • 41. مدل‌سازی محیط‌های پیچیده
  • 42. هماهنگی و ارتباط بین عامل‌ها
  • 43. مقیاس‌پذیری در MARL
  • 44. ناپایداری آموزش در MARL
  • 45. حفظ حریم خصوصی و امنیت در MARL
  • 46. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 47. کاربردها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 48. کاربردها در بازی‌های کامپیوتری
  • 49. کاربردها در بهینه‌سازی شبکه
  • 50. کاربردها در امور مالی
  • 51. کاربردها در بهداشت و درمان
  • 52. کاربردها در حمل و نقل هوشمند
  • 53. کاربردها در مدیریت منابع
  • 54. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 55. تطبیق‌پذیری عامل‌ها با تغییرات محیط
  • 56. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 57. یادگیری تقویتی با پاداش‌های منفی
  • 58. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 59. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال
  • 60. یادگیری تقویتی توضیع‌پذیر
  • 61. یادگیری تقویتی با شبکه عصبی کانولوشنال
  • 62. یادگیری تقویتی با شبکه عصبی بازگشتی
  • 63. یادگیری تقویتی با شبکه‌های توجه
  • 64. یادگیری تقویتی با مدل‌های زبانی بزرگ
  • 65. معرفی ابزارهای شبیه‌سازی برای MARL
  • 66. OpenAI Gym و Farama Foundation
  • 67. PettingZoo
  • 68. PyMARL
  • 69. SMAC (StarCraft Multi-Agent Challenge)
  • 70. MATLAB Reinforcement Learning Toolbox
  • 71. DeepMind Lab
  • 72. Unity ML-Agents
  • 73. TensorFlow Agents
  • 74. RLlib
  • 75. کتابخانه‌های پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 76. معیارهای ارزیابی عملکرد در MARL
  • 77. چالش‌های اخلاقی در MARL
  • 78. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 79. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 80. امنیت عامل‌های خودمختار
  • 81. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 82. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 83. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 84. یادگیری تقویتی با یادگیری خودنظارتی
  • 85. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مبتنی بر شواهد
  • 86. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مبتنی بر توضیحات
  • 87. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی تقویتی
  • 88. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی تکاملی
  • 89. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 90. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 91. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی یادگیری
  • 92. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی هوشمند
  • 93. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی پیشرفته

📚 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.