, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا پروژه‌های عملی

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 یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا پروژه‌های عملی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

🎓 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. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق
  • 8. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 9. ترکیب یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 12. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 13. یادگیری تقویتی در محیط‌های گسسته
  • 14. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 15. یادگیری تقویتی با فضای حالت بزرگ
  • 16. یادگیری تقویتی با فضای عمل بزرگ
  • 17. یادگیری تقویتی با مشاهدات ناقص
  • 18. یادگیری تقویتی با تاخیر در پاداش
  • 19. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 20. یادگیری تقویتی با یادگیری از تجربه
  • 21. حافظه انتقالی در یادگیری تقویتی
  • 22. یادگیری تقویتی با یادگیری تقلیدی
  • 23. یادگیری تقویتی با یادگیری مشارکتی
  • 24. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق مشاهده
  • 25. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق تعامل
  • 26. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 27. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 28. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. یادگیری تقویتی در کنترل صنعتی
  • 30. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 31. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 32. یادگیری تقویتی در حمل و نقل هوشمند
  • 33. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 34. یادگیری تقویتی در مالی
  • 35. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 36. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 37. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 38. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده
  • 39. یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 40. یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 41. یادگیری تقویتی در شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 42. الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 43. بهینه‌سازی سیاست گرادیانی
  • 44. الگوریتم Actor-Critic
  • 45. الگوریتم Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 46. الگوریتم Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 47. الگوریتم Soft Actor-Critic (SAC)
  • 48. یادگیری تقویتی با تابع هدف سفارشی
  • 49. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های ایمنی
  • 50. یادگیری تقویتی با تفسیرپذیری
  • 51. یادگیری تقویتی با اطمینان‌پذیری
  • 52. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 53. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 54. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 55. یادگیری تقویتی با یادگیری تقابلی
  • 56. محیط‌های شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی
  • 57. توسعه محیط‌های سفارشی
  • 58. مدل‌سازی پویایی محیط
  • 59. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 60. روش‌های ارزیابی و مقایسه
  • 61. کاربرد یادگیری تقویتی در پروژه‌های عملی
  • 62. تحلیل و طراحی پروژه یادگیری تقویتی
  • 63. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 64. دیباگ کردن و بهینه‌سازی عامل‌ها
  • 65. استقرار عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 66. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 67. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 68. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 69. حریم خصوصی در یادگیری تقویتی
  • 70. کاربرد یادگیری تقویتی در اتوماسیون خانگی
  • 71. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت انرژی
  • 72. کاربرد یادگیری تقویتی در برنامه‌ریزی تولید
  • 73. کاربرد یادگیری تقویتی در لجستیک
  • 74. کاربرد یادگیری تقویتی در خدمات مشتری
  • 75. کاربرد یادگیری تقویتی در آموزش شخصی‌سازی شده
  • 76. کاربرد یادگیری تقویتی در سلامت دیجیتال
  • 77. کاربرد یادگیری تقویتی در کشاورزی هوشمند
  • 78. کاربرد یادگیری تقویتی در شهر هوشمند
  • 79. کاربرد یادگیری تقویتی در محیط زیست
  • 80. کاربرد یادگیری تقویتی در تحقیقات فضایی
  • 81. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 82. کاربرد یادگیری تقویتی در کشف دارو
  • 83. کاربرد یادگیری تقویتی در طراحی مواد
  • 84. کاربرد یادگیری تقویتی در مهندسی مالی
  • 85. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های برق
  • 86. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل ترافیک هوایی
  • 87. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت بحران
  • 88. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های امنیتی
  • 89. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 90. کاربرد یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پزشکی
  • 91. کاربرد یادگیری تقویتی در توسعه نرم‌افزار
  • 92. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت دارایی‌های دیجیتال
  • 93. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری
  • 94. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های خودران
  • 95. کاربرد یادگیری تقویتی در ربات‌های صنعتی خودکار
  • 96. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 97. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت زنجیره تأمین
  • 98. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تقاضا

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا پروژه‌های عملی”

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

پیمایش به بالا