سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شناسایی عوامل کلیدی مؤثر بر عملکرد سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب شناسایی عوامل کلیدی مؤثر بر عملکرد سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله

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 شناسایی عوامل کلیدی مؤثر بر عملکرد سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: تحلیل حساسیت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل مؤثر بر عملکرد سیستم‌ها
  • 4. انواع محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 5. مدل‌های فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. فضای حالت و فضای عمل
  • 7. تابع پاداش و تابع انتقال
  • 8. تعریف عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 9. تفاوت یادگیری تقویتی با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 10. کاربردهای یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 11. اصول اولیه یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 13. چالش‌های اصلی در MARL
  • 14. مفهوم عامل هوشمند و عامل یادگیرنده
  • 15. ارتباط عوامل با یکدیگر در محیط مشترک
  • 16. انواع محیط‌های چندعامله
  • 17. همکاری، رقابت و ترکیبی از هر دو
  • 18. مدل‌های ریاضیاتی برای محیط‌های چندعامله
  • 19. فضای حالت مشترک و فضای عمل مشترک
  • 20. فضای حالت و عمل مختص هر عامل
  • 21. قوانین و محدودیت‌های تعامل بین عوامل
  • 22. فاکتورهای مؤثر بر پویایی سیستم‌های MARL
  • 23. طراحی تابع پاداش در سیستم‌های MARL
  • 24. پاداش‌های مشترک و پاداش‌های مجزا
  • 25. پاداش‌های مثبت و منفی (جریمه)
  • 26. تأثیر طراحی پاداش بر رفتار عوامل
  • 27. بهینه‌سازی تابع پاداش برای دستیابی به اهداف
  • 28. روش‌های یادگیری در MARL
  • 29. یادگیری مبتنی بر ارزش (Value-based Learning)
  • 30. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-based Learning)
  • 31. یادگیری ترکیبی (Actor-Critic Methods)
  • 32. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک (Q-learning, SARSA)
  • 33. تطبیق الگوریتم‌های کلاسیک برای محیط‌های چندعامله
  • 34. تکنیک‌های هماهنگی بین عوامل
  • 35. ارتباطات صریح بین عوامل
  • 36. ارتباطات ضمنی از طریق مشاهده رفتار
  • 37. استفاده از مدل‌های مشترک از محیط
  • 38. یادگیری سیاست‌های مشترک
  • 39. یادگیری سیاست‌های مجزا برای هر عامل
  • 40. استراتژی‌های یادگیری سیاست‌های توزیع شده
  • 41. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌های غیرهمکارانه
  • 42. کاربرد تعادل نش در تحلیل سیستم‌های MARL
  • 43. روش‌های یافتن تعادل نش
  • 44. چالش‌های یافتن تعادل نش در فضاهای بزرگ
  • 45. تأثیر عدم قطعیت بر عملکرد سیستم‌های MARL
  • 46. عدم قطعیت در دینامیک محیط
  • 47. عدم قطعیت در رفتار سایر عوامل
  • 48. روش‌های مقابله با عدم قطعیت
  • 49. یادگیری تقویتی مقاوم (Robust Reinforcement Learning)
  • 50. یادگیری تقویتی در شرایط عدم قطعیت پویا
  • 51. مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار سایر عوامل
  • 52. تکنیک‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 53. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-based Learning) در MARL
  • 54. اهمیت مدل‌سازی دقیق محیط و رفتار عوامل
  • 55. روش‌های یادگیری مدل از داده‌های مشاهده شده
  • 56. کاربرد مدل‌های یادگرفته شده برای برنامه‌ریزی
  • 57. بهینه‌سازی برنامه‌ریزی با استفاده از مدل
  • 58. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های MARL
  • 59. چالش‌های مقیاس‌پذیری با افزایش تعداد عوامل
  • 60. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری
  • 61. یادگیری سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 62. تقسیم وظایف پیچیده به زیروظایف ساده‌تر
  • 63. نقش یادگیری سلسله مراتبی در کاهش پیچیدگی
  • 64. کاربرد یادگیری سلسله مراتبی در MARL
  • 65. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) در MARL
  • 66. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب توابع ارزش و سیاست
  • 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و بازگشتی (RNN) در MARL
  • 68. معماری‌های شبکه عصبی مناسب برای MARL
  • 69. یادگیری تقویتی عمیق برای محیط‌های پیچیده
  • 70. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک
  • 71. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در بازی‌ها
  • 72. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
  • 73. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 74. Policy Gradient methods در MARL
  • 75. Actor-Critic methods در MARL
  • 76. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 77. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 78. High-Level Agent-Based Learning (HiDAL)
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی (Reward Shaping)
  • 80. طراحی پاداش‌های مصنوعی برای هدایت بهتر یادگیری
  • 81. تکنیک‌های مؤثر در Reward Shaping
  • 82. چالش‌های طراحی پاداش مصنوعی
  • 83. تأثیر پاداش مصنوعی بر همگرایی و پایداری
  • 84. بررسی عملکرد سیستم‌های MARL در سناریوهای واقعی
  • 85. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 86. مدیریت ترافیک با استفاده از MARL
  • 87. شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 88. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 89. سیستم‌های رباتیک توزیع شده
  • 90. هماهنگی ربات‌ها در انجام وظایف
  • 91. خودروهای خودران و تعامل آن‌ها
  • 92. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه گر
  • 93. بهینه‌سازی توصیه‌ها در پلتفرم‌های آنلاین
  • 94. مدل‌سازی تعامل کاربر-سیستم با MARL
  • 95. کاربرد MARL در بازارهای مالی
  • 96. معاملات الگوریتمی خودکار
  • 97. مدیریت سبد سهام با رویکرد MARL
  • 98. بررسی اخلاقی و اجتماعی سیستم‌های MARL
  • 99. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های خودکار
  • 100. تأثیر سیستم‌های MARL بر اشتغال

📚 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.