سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب REINFORCE در یادگیری تقویتی چندعامله: مبانی تا پیاده‌سازی

کتاب REINFORCE در یادگیری تقویتی چندعامله: مبانی تا پیاده‌سازی

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 REINFORCE در یادگیری تقویتی چندعامله: مبانی تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: REINFORCE

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 3. عناصر اصلی یک عامل یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع پاداش و فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف
  • 6. حل مسائل یادگیری تقویتی: روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 7. تابع ارزش وضعیت
  • 8. تابع ارزش عمل-وضعیت
  • 9. روش‌های تکرار مقداری
  • 10. روش‌های تکرار سیاست
  • 11. حل مسائل یادگیری تقویتی: روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 12. گرادیان سیاست
  • 13. روش‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 15. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش تصویر
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های متوالی
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق: DQN
  • 19. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Network)
  • 20. بهینه‌سازی DQN: حافظه تجربی و هدف‌گذاری
  • 21. پیشرفت‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 22. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق: Policy Gradients
  • 23. REINFORCE با خط پایه (Baseline)
  • 24. Actor-Critic عمیق
  • 25. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 26. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 27. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 29. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. حالت‌های تعاملی عامل‌ها
  • 31. فضاهای حالت و عمل مشترک
  • 32. کشف هماهنگی بین عامل‌ها
  • 33. مقدمه‌ای بر بازی‌های جمعی (Cooperative Games)
  • 34. بازی‌های رقابتی (Competitive Games)
  • 35. بازی‌های مختلط (Mixed Games)
  • 36. مدل‌های عامل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 37. مدل‌های متمرکز (Centralized)
  • 38. مدل‌های غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 39. مدل‌های متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized-Decentralized)
  • 40. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 41. Q-learning چندعامله
  • 42. تجزیه و تحلیل بازی‌های مجموع-صفر
  • 43. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 44. سیاست‌های مشترک
  • 45. سیاست‌های جداگانه
  • 46. گرادیان سیاست چندعامله
  • 47. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق در MARL
  • 48. Deep Q-Networks برای MARL
  • 49. Actor-Critic برای MARL
  • 50. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 51. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 52. اتاق‌های شبیه‌سازی برای MARL
  • 53. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 54. ابزارها و کتابخانه‌های MARL
  • 55. OpenAI Gym و PettingZoo
  • 56. PyMARL
  • 57. SUMO برای شبیه‌سازی ترافیک
  • 58. کاربردها و مثال‌های عملی MARL
  • 59. مدیریت ترافیک شهری
  • 60. کنترل ربات‌های گروهی
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 62. بازی‌های استراتژیک چندنفره
  • 63. مدیریت منابع در شبکه‌ها
  • 64. یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 65. هماهنگی ربات‌ها در وظایف پیچیده
  • 66. ناوبری ربات‌های خودمختار در محیط‌های پویا
  • 67. یادگیری تقویتی چندعامله در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 68. معاملات الگوریتمی
  • 69. بهینه‌سازی سبد سهام
  • 70. مدیریت ریسک چندعامله
  • 71. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های ارتباطی
  • 72. تخصیص منابع پویا
  • 73. مدیریت ازدحام
  • 74. بهینه‌سازی مسیریابی
  • 75. چالش‌های اخلاقی و ایمنی در MARL
  • 76. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 77. امنیت در سیستم‌های چندعامله
  • 78. توسعه پایدار با استفاده از MARL
  • 79. موضوعات پیشرفته در MARL
  • 80. یادگیری انتقالی در MARL
  • 81. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله با حافظه
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله با ناظر
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های نامتقارن
  • 85. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های غیرقابل مشاهده
  • 86. پیش‌بینی روند آینده در MARL
  • 87. روش‌های جدید در MARL
  • 88. روش‌های مبتنی بر بازی‌شناسی در MARL
  • 89. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های چندعامله
  • 90. کاربرد MARL در آموزش مجازی
  • 91. سیستم‌های خودکار برای یادگیری شخصی‌سازی شده
  • 92. مدیریت کلاس‌های درس هوشمند
  • 93. یادگیری تقویتی چندعامله در حوزه بهداشت و درمان
  • 94. مدیریت درمان بیماران مزمن
  • 95. بهینه‌سازی برنامه‌ریزی درمانی
  • 96. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 97. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توزیع شده
  • 98. مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 99. کنترل ربات‌های انبارداری
  • 100. بهینه‌سازی زنجیره تأمین

📚 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.