کتاب استراتژی‌های ارتباطی تطبیقی با 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 استراتژی‌های ارتباطی تطبیقی با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات شرکتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 4. یادگیری نظارت شده در مقابل یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری بدون نظارت در مقابل یادگیری تقویتی
  • 6. مفاهیم پایه عامل هوشمند
  • 7. مدل‌های عامل هوشمند
  • 8. یادگیری از طریق تجربه
  • 9. تابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 10. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 11. عناصر MDP
  • 12. حل MDP با برنامه‌ریزی پویا
  • 13. حل MDP با روش‌های مونت کارلو
  • 14. حل MDP با یادگیری اختلافی (TD)
  • 15. مقدمه‌ای بر عوامل یادگیرنده چند عاملی (MAL)
  • 16. تفاوت‌های MARL با RL تک عاملی
  • 17. اهداف در سیستم‌های MARL
  • 18. انواع تعامل بین عوامل
  • 19. انواع هماهنگی بین عوامل
  • 20. مقدمه‌ای بر انواع چارچوب‌های MARL
  • 21. مدل‌های کلاسیک MARL
  • 22. مدل‌های مبتنی بر بازی
  • 23. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها
  • 24. مفاهیم کلیدی نظریه بازی‌ها
  • 25. تعادل نش در بازی‌ها
  • 26. بازی‌های همکارانه در مقابل بازی‌های غیرهمکارانه
  • 27. بازی‌های مجموع صفر در مقابل بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 28. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MARL
  • 29. الگوریتم‌های مبتنی بر تطبیق عامل
  • 30. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری متمرکز
  • 31. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری غیرمتمرکز
  • 32. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش مشترک
  • 33. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست مشترک
  • 34. الگوریتم‌های مبتنی بر استراتژی مشترک
  • 35. مقدمه‌ای بر چالش‌های MARL
  • 36. عدم قطعیت و پویایی محیط
  • 37. دینامیک تغییر محیط
  • 38. دینامیک تغییر عامل
  • 39. مشکل ناپایداری یادگیری
  • 40. مشکل انفجار حالت-عمل
  • 41. مشکل کمبود داده
  • 42. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های حل چالش‌های MARL
  • 43. تکنیک‌های افزایش پایداری یادگیری
  • 44. تکنیک‌های مدیریت عدم قطعیت
  • 45. تکنیک‌های مقابله با دینامیک محیط
  • 46. تکنیک‌های کاهش انفجار حالت-عمل
  • 47. تکنیک‌های بهبود جمع‌آوری داده
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی متقابل (Mutual Learning)
  • 49. مفاهیم کلیدی یادگیری متقابل
  • 50. کاربرد یادگیری متقابل در MARL
  • 51. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی در MARL
  • 52. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 53. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 55. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
  • 56. کاربرد شبکه‌های عصبی در MARL
  • 57. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 58. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های DRL در MARL
  • 59. DQN در MARL
  • 60. A3C در MARL
  • 61. PPO در MARL
  • 62. SAC در MARL
  • 63. مقدمه‌ای بر محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
  • 64. محیط‌های رباتیک
  • 65. محیط‌های حمل و نقل
  • 66. محیط‌های بازی
  • 67. محیط‌های شبکه‌های ارتباطی
  • 68. محیط‌های مدیریت منابع
  • 69. مقدمه‌ای بر ارزیابی عملکرد در MARL
  • 70. معیارهای ارزیابی
  • 71. روش‌های مقایسه الگوریتم‌ها
  • 72. مقدمه‌ای بر کاربردهای عملی MARL
  • 73. رباتیک و اتوماسیون
  • 74. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 75. مدیریت ترافیک
  • 76. شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 77. سیستم‌های توزیع انرژی
  • 78. بازارهای الگوریتمی
  • 79. سیستم‌های پیشنهاد دهنده
  • 80. بازی‌های کامپیوتری
  • 81. آموزش و توسعه عوامل هوشمند
  • 82. مقدمه‌ای بر اخلاق و مسئولیت‌پذیری در MARL
  • 83. ملاحظات اخلاقی در طراحی سیستم‌ها
  • 84. مسئولیت‌پذیری عامل
  • 85. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 86. شفافیت و قابلیت تفسیر
  • 87. مقدمه‌ای بر آینده MARL
  • 88. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 89. چالش‌های پیش رو
  • 90. کاربردهای نوظهور
  • 91. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 92. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 93. یادگیری تقویتی بدون مدل پیشرفته
  • 94. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 95. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عاملی
  • 96. یادگیری تقویتی با هماهنگی پیچیده
  • 97. یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ
  • 98. یادگیری تقویتی برای ربات‌های انسان‌نما
  • 99. یادگیری تقویتی برای خودروهای خودران
  • 100. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های مالی

📚 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.