سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش و مبتنی بر سیاست

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش و مبتنی بر سیاست

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: الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش و مبتنی بر سیاست

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 در یادگیری تقویتی
  • 3. فضای حالت و فضای عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری چندعامله (Dec-POMDP)
  • 5. محیط‌های مشترک و محیط‌های با عامل‌های مستقل
  • 6. تفاوت یادگیری تقویتی تک‌عامله و چندعامله
  • 7. مواجهه با عدم قطعیت در سیستم‌های چندعامله
  • 8. مفهوم تعادل نش در بازی‌های همزمان
  • 9. کاربرد تئوری بازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 11. تابع ارزش مشترک (Joint Action-Value Function)
  • 12. یادگیری Q-Learning مشترک
  • 13. محدودیت‌های Q-Learning مشترک
  • 14. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. سیاست مشترک (Joint Policy)
  • 16. گرادیان سیاست مشترک
  • 17. مواجهه با ابعاد بزرگ فضای حالت-عمل
  • 18. تکنیک‌های تقریب تابع ارزش و سیاست
  • 19. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. یادگیری عمیق Q (Deep Q-Networks) برای سیستم‌های چندعامله
  • 21. یادگیری عمیق گرادیان سیاست (Deep Policy Gradient) برای سیستم‌های چندعامله
  • 22. بازی‌های با مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 23. تکامل استراتژی‌ها در بازی‌های پویا
  • 24. یادگیری مبتنی بر عامل‌های همکار
  • 25. یادگیری مبتنی بر عامل‌های رقیب
  • 26. یادگیری مبتنی بر عامل‌های مختلط
  • 27. محیط‌های شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 28. کاربردهای صنعتی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 29. مدیریت ترافیک شهری با استفاده از عامل‌های هوشمند
  • 30. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با عامل‌های چندگانه
  • 31. کنترل ربات‌های خودمختار در گروه‌ها
  • 32. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 33. تشخیص نفوذ و امنیت سایبری با رویکرد چندعامله
  • 34. کاربرد در شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 35. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده در بازارهای رقابتی
  • 36. سیستم‌های خودران و هماهنگی خودروها
  • 37. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 38. نقش ارتباطات بین عامل‌ها
  • 39. روش‌های ارتباطی در سیستم‌های چندعامله
  • 40. یادگیری تقویتی با ارتباطات صریح
  • 41. یادگیری تقویتی با ارتباطات ضمنی
  • 42. مواجهه با پدیده "فرکانس داده" (Data Frequency)
  • 43. روش‌های کاهش ابعاد برای عامل‌های متعدد
  • 44. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی در فضای حالت
  • 45. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی در فضای حالت
  • 46. یادگیری تقویتی در محیط‌های با دینامیک متغیر
  • 47. مقاومت در برابر حملات مخرب به عامل‌ها
  • 48. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 49. تکنیک‌های اکتشاف در محیط‌های چندعامله
  • 50. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری تقویتی
  • 51. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های چندعامله
  • 52. مقایسه الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش و مبتنی بر سیاست
  • 53. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 54. یادگیری تقویتی در رباتیک گروهی
  • 55. کنترل ازدحام پهپادها
  • 56. هماهنگی روبات‌های صنعتی در خطوط تولید
  • 57. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 58. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی
  • 59. کاربرد در رباتیک پزشکی و جراحی گروهی
  • 60. یادگیری تقویتی برای شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 61. مدل‌سازی رفتار جمعی در علوم اجتماعی
  • 62. حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبی با عامل‌های هوشمند
  • 63. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک پیچیده
  • 64. تکنیک‌های انتقال یادگیری در سیستم‌های چندعامله
  • 65. یادگیری تقویتی توضیحی (Explainable Multi-Agent RL)
  • 66. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 67. امنیت و قابلیت اطمینان سیستم‌های چندعامله
  • 68. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 69. طراحی تابع پاداش برای سیستم‌های چندعامله
  • 70. کاربرد در مدیریت منابع آب و محیط زیست
  • 71. بهینه‌سازی لجستیک و حمل و نقل کالا
  • 72. یادگیری تقویتی در مدیریت بحران
  • 73. سیستم‌های هوشمند برای مراقبت‌های بهداشتی
  • 74. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 75. یادگیری تقویتی در کشاورزی هوشمند
  • 76. مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار بازارهای مالی
  • 77. کاربرد در رباتیک جستجو و نجات
  • 78. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 79. هماهنگی ناوگان خودروهای خودران
  • 80. یادگیری تقویتی در سیستم‌های دفاعی هوشمند
  • 81. مدیریت منابع در شبکه‌های اینترنت اشیاء
  • 82. کاربرد در رباتیک اکتشاف فضایی
  • 83. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 84. یادگیری تقویتی برای تحلیل و پیش‌بینی الگوهای رفتاری
  • 85. مدیریت ریسک در سیستم‌های مالی پیچیده
  • 86. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده
  • 87. بهینه‌سازی تخصیص منابع در پروژه‌های بزرگ
  • 88. کاربرد در رباتیک آموزشی
  • 89. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف
  • 90. هماهنگی در سیستم‌های رباتیک خانگی
  • 91. یادگیری تقویتی در مدیریت شهری هوشمند
  • 92. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های صنعتی
  • 93. کاربرد در رباتیک نظامی و امنیتی
  • 94. یادگیری تقویتی برای تحلیل و پیش‌بینی روندهای اجتماعی
  • 95. مدیریت منابع در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 96. کاربرد در رباتیک پزشکی برای توانبخشی
  • 97. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تخصیص پهنای باند
  • 98. هماهنگی در سیستم‌های رباتیک امداد و نجات
  • 99. یادگیری تقویتی در مدیریت پسماند هوشمند
  • 100. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های ارتباطی

📚 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.