سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمایی جامع برای متخصصان

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمایی جامع برای متخصصان

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: راهنمایی جامع برای متخصصان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
  • 3. هدف‌گذاری و پاداش در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های ارزش‌گذاری سیاست
  • 7. الگوریتم‌های سیاست‌گذاری مبتنی بر ارزش
  • 8. یادگیری Q-Learning
  • 9. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 10. پیشرفت‌های DQN
  • 11. یادگیری Actor-Critic
  • 12. الگوریتم‌های A2C و A3C
  • 13. الگوریتم PPO
  • 14. الگوریتم TRPO
  • 15. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 16. تکنیک‌های مدل‌سازی محیط
  • 17. پیش‌بینی حالت بعدی
  • 18. پیش‌بینی پاداش
  • 19. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 20. الگوریتم‌های Off-policy
  • 21. الگوریتم‌های On-policy
  • 22. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 23. کنترل حرکتی ربات‌ها
  • 24. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 25. استراتژی‌های بازی‌های پیچیده
  • 26. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 28. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 29. مدیریت پرتفوی
  • 30. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
  • 31. مدیریت ترافیک
  • 32. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 33. تشخیص بیماری
  • 34. یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی
  • 35. بهینه‌سازی معماری شبکه
  • 36. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 37. تولید متن
  • 38. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 39. تشخیص اشیاء
  • 40. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 41. اکتشاف و بهره‌برداری
  • 42. تکنیک‌های اکتشاف
  • 43. پروب کردن سیاست
  • 44. ایجاد تنوع در اکتشاف
  • 45. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 46. استراتژی‌های پاداش‌دهی
  • 47. مهندسی پاداش
  • 48. یادگیری تقویتی با چند عامل
  • 49. هماهنگی عامل‌ها
  • 50. رقابت عامل‌ها
  • 51. یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار
  • 52. یادگیری تقویتی با عامل‌های رقیب
  • 53. یادگیری تقویتی با عامل‌های مختلط
  • 54. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 55. یادگیری تقویتی با پاداش مشترک
  • 56. یادگیری تقویتی با پاداش مجزا
  • 57. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 58. سازگاری با تغییرات محیط
  • 59. یادگیری تقویتی در محیط‌های نامشخص
  • 60. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 61. یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها
  • 62. رعایت قوانین و مقررات
  • 63. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
  • 64. تکنیک‌های یادگیری داده-کارآمد
  • 65. یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی
  • 66. استفاده از دانش قبلی
  • 67. یادگیری تقویتی قابل تفسیر
  • 68. توضیح تصمیمات عامل
  • 69. ارزیابی عملکرد عامل
  • 70. سنجه‌های ارزیابی
  • 71. تحلیل حساسیت
  • 72. مقایسه الگوریتم‌ها
  • 73. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی
  • 74. مطالعات موردی موفق
  • 75. چالش‌های پیاده‌سازی
  • 76. آینده یادگیری تقویتی
  • 77. روندهای تحقیقاتی
  • 78. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده
  • 79. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 80. مدیریت حافظه در یادگیری تقویتی
  • 81. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 82. یادگیری تقویتی در رباتیک صنعتی
  • 83. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌های قدرت
  • 84. یادگیری تقویتی در تشخیص ناهنجاری
  • 85. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی
  • 86. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 87. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 88. یادگیری تقویتی در تشخیص پزشکی دقیق
  • 89. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی آموزش
  • 90. یادگیری تقویتی در ربات‌های خودمختار
  • 91. یادگیری تقویتی برای کشف دارو
  • 92. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 93. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع آب
  • 94. یادگیری تقویتی در رباتیک خانگی
  • 95. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 96. یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند شهری
  • 97. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی حوادث
  • 98. یادگیری تقویتی در کشف الگوهای رفتاری
  • 99. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 100. یادگیری تقویتی در رباتیک پزشکی

📚 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.