سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب رویکردهای پیشرفته Policy Gradient برای حل مسائل پیچیده در MARL

کتاب رویکردهای پیشرفته Policy Gradient برای حل مسائل پیچیده در 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 رویکردهای پیشرفته Policy Gradient برای حل مسائل پیچیده در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 3. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 4. مدل‌های عامل-محور در MARL
  • 5. مدل‌های عامل-متمرکز در MARL
  • 6. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 7. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 8. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 9. مقدمه‌ای بر روش‌های Policy Gradient
  • 10. تفاوت Policy Gradient با روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 11. مبانی نظری Policy Gradient
  • 12. گرادیان سیاست در حالت کلی
  • 13. فرمول گرادیان سیاست
  • 14. روش REINFORCE
  • 15. بهینه‌سازی گرادیان سیاست
  • 16. روش Actor-Critic
  • 17. مبانی Actor-Critic
  • 18. ترکیب Actor و Critic
  • 19. روش Advantage Actor-Critic (A2C)
  • 20. روش Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 21. روش Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 22. محدودیت‌های DDPG
  • 23. روش Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 24. مکانیسم clipping در PPO
  • 25. مبانی PPO2
  • 26. روش Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 27. مکانیسم Trust Region در TRPO
  • 28. مقایسه PPO و TRPO
  • 29. روش Soft Actor-Critic (SAC)
  • 30. مفهوم آنتروپی در SAC
  • 31. مفاهیم کلیدی SAC
  • 32. روش Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)
  • 33. بهبودهای TD3 نسبت به DDPG
  • 34. مبانی TD3
  • 35. روش Rainbow DQN
  • 36. ادغام روش‌های DQN
  • 37. کاربرد Rainbow DQN در MARL
  • 38. روش MADDPG (Multi-Agent DDPG)
  • 39. ملاحظات MADDPG
  • 40. پیاده‌سازی MADDPG
  • 41. روش COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 42. مفهوم Counterfactual در COMA
  • 43. کاربرد COMA
  • 44. روش QMIX
  • 45. مبانی QMIX
  • 46. ترکیب QMIX با Policy Gradient
  • 47. روش VDN (Value Decomposition Networks)
  • 48. مبانی VDN
  • 49. مقایسه VDN و QMIX
  • 50. روش MAPPO (Multi-Agent PPO)
  • 51. پیاده‌سازی MAPPO
  • 52. کاربرد MAPPO در مسائل پیچیده
  • 53. روش IA2C (Independent A2C)
  • 54. محدودیت‌های IA2C
  • 55. روش Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
  • 56. مفهوم CTDE
  • 57. نقش CTDE در MARL
  • 58. روش‌های مبتنی بر شبیه‌سازی در MARL
  • 59. استفاده از شبیه‌سازهای پیشرفته
  • 60. طراحی سناریوهای پیچیده
  • 61. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 62. متریک‌های ارزیابی در MARL
  • 63. شاخص‌های موفقیت و شکست
  • 64. تحلیل رفتار عامل‌ها
  • 65. شناسایی الگوهای همکاری
  • 66. شناسایی الگوهای رقابت
  • 67. تشخیص انحراف از همکاری
  • 68. تکنیک‌های تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 69. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 70. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 71. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 72. روش‌های Ensemble در MARL
  • 73. ترکیب مدل‌های مختلف
  • 74. افزایش پایداری و دقت
  • 75. کاربرد Ensemble در مسائل مقیاس‌پذیر
  • 76. روش‌های Transfer Learning در MARL
  • 77. انتقال دانش بین وظایف
  • 78. انتقال دانش بین محیط‌ها
  • 79. یادگیری از تجربیات گذشته
  • 80. روش‌های Meta-Learning در MARL
  • 81. یادگیری نحوه یادگیری
  • 82. تنظیم سریع مدل‌ها
  • 83. کاربرد Meta-Learning در محیط‌های پویا
  • 84. روش‌های Adversarial Attack در MARL
  • 85. حملات مخرب علیه عامل‌ها
  • 86. ایجاد ناپایداری در سیستم
  • 87. شناسایی و مقابله با حملات
  • 88. ملاحظات امنیتی در MARL
  • 89. حفاظت از داده‌های عامل‌ها
  • 90. امنیت در سیستم‌های چند عاملی
  • 91. روش‌های Interpretability در MARL
  • 92. تفسیر تصمیمات عامل‌ها
  • 93. درک رفتار سیستم
  • 94. ارتقای اعتماد به عامل‌ها
  • 95. کاربرد Policy Gradient در رباتیک چند عاملی
  • 96. هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های پویا
  • 97. حل مسائل مسیریابی و وظایف مشترک
  • 98. کاربرد Policy Gradient در بازی‌های استراتژیک
  • 99. توسعه استراتژی‌های پیچیده
  • 100. یادگیری از حریفان

📚 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.