, ,

کتاب PyMARL: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکار

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 PyMARL: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی همکار و PyMARL
  • 2. مفاهیم اساسی هوش مصنوعی همکار
  • 3. چالش های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 4. معماری کلی سیستم های هوش مصنوعی همکار
  • 5. نصب و راه اندازی PyMARL
  • 6. اولین گام با PyMARL: محیط های ساده
  • 7. عامل ها و محیط ها در PyMARL
  • 8. برنامه ریزی عامل ها در PyMARL
  • 9. یادگیری عامل ها در PyMARL
  • 10. یادگیری تقویتی تک عامله مروری
  • 11. روش های یادگیری Q-Learning
  • 12. روش های یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 13. روش های Policy Gradient
  • 14. معرفی الگوریتم های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 15. MARL در مقابل Multi-Agent Systems
  • 16. یادگیری متمرکز در مقابل یادگیری غیرمتمرکز
  • 17. انواع رویکردهای یادگیری تقویتی چند عامله
  • 18. یادگیری عامل محور (Agent-Centric Learning)
  • 19. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک (Shared Observation Learning)
  • 20. یادگیری مبتنی بر عامل های یادگیرنده (Learner Agent Learning)
  • 21. یادگیری مبتنی بر عامل های ناظر (Supervisor Agent Learning)
  • 22. یادگیری مختلط (Mixed Cooperative-Competitive)
  • 23. محیط های شبیه سازی شده برای MARL
  • 24. پیاده سازی محیط های ساده در PyMARL
  • 25. محیط Gridworld برای MARL
  • 26. محیط Cooperative Navigation
  • 27. محیط Cooperative Communication
  • 28. محیط Resource Collection
  • 29. محیط Cooperative Predator-Prey
  • 30. محیط Multi-Agent Traffic Control
  • 31. محیط Multi-Agent Warehouse Management
  • 32. محیط Multi-Agent Soccer
  • 33. محیط Multi-Agent Drone Swarm
  • 34. پیاده سازی عامل های یادگیرنده در PyMARL
  • 35. عامل های مبتنی بر Q-Learning
  • 36. عامل های مبتنی بر DQN
  • 37. عامل های مبتنی بر Policy Gradient
  • 38. عامل های مبتنی بر Actor-Critic
  • 39. عامل های مبتنی بر MADDPG
  • 40. عامل های مبتنی بر QMIX
  • 41. عامل های مبتنی بر VDN
  • 42. عامل های مبتنی بر COMA
  • 43. عامل های مبتنی بر MAPPO
  • 44. پیاده سازی محیط های پیچیده تر با PyMARL
  • 45. محیط های بازی های ساده چند عامله
  • 46. محیط های رباتیک شبیه سازی شده
  • 47. محیط های کنترل ترافیک هوشمند
  • 48. محیط های مدیریت منابع توزیع شده
  • 49. محیط های لجستیک و انبارداری خودکار
  • 50. محیط های همکاری در رباتیک صنعتی
  • 51. محیط های هوشمند شهری
  • 52. محیط های مدیریت انرژی شبکه
  • 53. محیط های بازی های استراتژیک چند نفره
  • 54. محیط های شبیه سازی فجایع و امداد و نجات
  • 55. استفاده از PyMARL برای مسائل واقعی
  • 56. مسائل بهینه سازی در سیستم های چند عامله
  • 57. مسائل تصمیم گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 58. مسائل هماهنگی در سیستم های توزیع شده
  • 59. مسائل تخصیص منابع در محیط های پویا
  • 60. مسائل کنترل و هدایت ناوگان رباتیک
  • 61. مسائل پیش بینی و مدیریت ریسک در سیستم های پیچیده
  • 62. مسائل تعامل انسان و عامل هوشمند
  • 63. مسائل بهبود کارایی سیستم های حمل و نقل
  • 64. مسائل ارتقاء امنیت در شبکه های هوشمند
  • 65. مسائل شبیه سازی سناریوهای پیچیده اجتماعی-اقتصادی
  • 66. ارزیابی و سنجش عملکرد در PyMARL
  • 67. معیارهای ارزیابی عامل های همکار
  • 68. معیارهای ارزیابی سیستم های چند عامله
  • 69. روش های مقایسه الگوریتم های MARL
  • 70. تجزیه و تحلیل نتایج آزمایشات PyMARL
  • 71. متریک های کارایی و اثربخشی
  • 72. اعتبار سنجی مدل ها در PyMARL
  • 73. مدیریت داده های آموزشی در MARL
  • 74. تکنیک های یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش های ضمنی (Intrinsic Rewards)
  • 76. یادگیری تقویتی با نظارت (Supervised MARL)
  • 77. یادگیری تقویتی با یادگیری از مشاهده (Imitation Learning)
  • 78. کاربرد PyMARL در صنعت و پژوهش
  • 79. هوش مصنوعی در مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 80. هوش مصنوعی در رباتیک و اتوماسیون صنعتی
  • 81. هوش مصنوعی در سیستم های توزیع شده و شبکه ای
  • 82. هوش مصنوعی در بهینه سازی فرآیندهای کسب و کار
  • 83. هوش مصنوعی در تحلیل و پیش بینی رفتارهای پیچیده
  • 84. هوش مصنوعی در طراحی بازی های هوشمند
  • 85. هوش مصنوعی در ربات های امدادگر و جستجوگر
  • 86. هوش مصنوعی در سیستم های خودران
  • 87. هوش مصنوعی در مدیریت منابع انرژی
  • 88. هوش مصنوعی در شبیه سازی های علمی و مهندسی
  • 89. مباحث پیشرفته در PyMARL
  • 90. یادگیری تقویتی با عامل های غیرهمکار
  • 91. یادگیری تقویتی با عامل های با محدودیت های ارتباطی
  • 92. یادگیری تقویتی با عامل های با حافظه بلند مدت
  • 93. یادگیری تقویتی با عامل های با قابلیت تعمیم پذیری بالا
  • 94. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق بازی (Learning by Playing)
  • 95. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق تعامل (Learning by Interacting)
  • 96. یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه های عصبی گراف (GNNs)
  • 97. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل های زبانی (LLMs)
  • 98. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در PyMARL
  • 99. ایمنی عامل های هوش مصنوعی همکار
  • 100. قابلیت اطمینان سیستم های چند عامله

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب PyMARL: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکار”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا