سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مأموریت‌های کاوش شهاب‌سنگ

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مأموریت‌های کاوش شهاب‌سنگ

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 برای مأموریت‌های کاوش شهاب‌سنگ

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های اکتشاف فضایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی با عامل واحد
  • 4. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و سیاست
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. یادگیری Q
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق Q-Network (DQN)
  • 12. پیشرفت‌های DQN
  • 13. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. مفاهیم پایه MARL
  • 15. چالش‌های MARL
  • 16. محیط‌های مشترک در MARL
  • 17. محیط‌های رقابتی در MARL
  • 18. محیط‌های مختلط در MARL
  • 19. یادگیری تقویتی مشترک
  • 20. یادگیری تقویتی رقابتی
  • 21. یادگیری تقویتی مختلط
  • 22. عوامل مستقل در MARL
  • 23. عوامل هماهنگ در MARL
  • 24. مدل‌های ارتباطی بین عوامل
  • 25. استراتژی‌های ارتباطی عاملان
  • 26. یادگیری تقویتی با ارتباط صریح
  • 27. یادگیری تقویتی با ارتباط ضمنی
  • 28. استفاده از شبکه‌های عصبی برای ارتباط
  • 29. یادگیری تقویتی چندعامله برای کاوش
  • 30. مأموریت‌های کاوش شهاب‌سنگ
  • 31. مدل‌سازی محیط کاوش شهاب‌سنگ
  • 32. تعیین موقعیت عوامل کاوشگر
  • 33. تشخیص شهاب‌سنگ
  • 34. طبقه‌بندی شهاب‌سنگ‌ها
  • 35. جمع‌آوری داده‌های شهاب‌سنگ
  • 36. بهینه‌سازی مسیر کاوش
  • 37. مدیریت منابع در کاوش
  • 38. همکاری بین عوامل کاوشگر
  • 39. تشخیص موانع در مسیر کاوش
  • 40. اجتناب از موانع
  • 41. برنامه‌ریزی مسیر پویا
  • 42. یادگیری تقویتی برای تخصیص وظایف
  • 43. تخصیص وظایف به عوامل کاوشگر
  • 44. بهینه‌سازی تخصیص وظایف
  • 45. یادگیری تقویتی برای مسیریابی
  • 46. مسیریابی بهینه عوامل کاوشگر
  • 47. مسیریابی در محیط‌های پویا
  • 48. یادگیری تقویتی برای ناوبری
  • 49. ناوبری خودمختار عوامل کاوشگر
  • 50. ناوبری در شرایط ناشناخته
  • 51. مدل‌سازی عدم قطعیت در کاوش
  • 52. یادگیری تقویتی برای مدیریت عدم قطعیت
  • 53. تخمین عدم قطعیت در تشخیص
  • 54. تخمین عدم قطعیت در موقعیت
  • 55. یادگیری تقویتی برای اکتشافات علمی
  • 56. کاربردهای MARL در تحقیقات فضایی
  • 57. سیستم‌های خودمختار برای کاوش
  • 58. اصول مهندسی سیستم‌های خودمختار
  • 59. طراحی سیستم‌های کاوش شهاب‌سنگ
  • 60. شبیه‌سازی محیط‌های کاوش شهاب‌سنگ
  • 61. ارزیابی عملکرد عوامل MARL
  • 62. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 63. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 64. ملاحظات پیاده‌سازی برای سیستم‌های فضایی
  • 65. استفاده از سخت‌افزار مناسب
  • 66. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های MARL
  • 67. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 68. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری
  • 69. یادگیری تقویتی برای کشف الگو
  • 70. کشف الگوهای جغرافیایی شهاب‌سنگ
  • 71. کشف الگوهای زمانی شهاب‌سنگ
  • 72. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی
  • 73. پیش‌بینی مناطق مستعد شهاب‌سنگ
  • 74. پیش‌بینی مسیر شهاب‌سنگ
  • 75. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 76. استراتژی‌های بهینه کاوش
  • 77. تصمیم‌گیری در شرایط محدودیت
  • 78. یادگیری تقویتی برای یادگیری مدل محیط
  • 79. یادگیری مدل محیطی پویا
  • 80. یادگیری مدل با داده‌های محدود
  • 81. یادگیری تقویتی برای انتقال یادگیری
  • 82. انتقال دانش بین مأموریت‌ها
  • 83. انتقال دانش به محیط‌های جدید
  • 84. یادگیری تقویتی برای عاملان هوشمند
  • 85. طراحی عاملان هوشمند برای کاوش
  • 86. قابلیت‌های استدلال عاملان
  • 87. یادگیری تقویتی برای تعامل عامل-عامل
  • 88. تعاملات سازنده بین عاملان
  • 89. مدیریت تعارضات بین عاملان
  • 90. یادگیری تقویتی برای خودسازگاری
  • 91. عوامل خودسازگار در محیط‌های متغیر
  • 92. سازگاری با تغییرات محیطی
  • 93. یادگیری تقویتی برای ایمنی در کاوش
  • 94. اولویت‌بندی ایمنی در طراحی سیستم
  • 95. مدیریت خطرات در مأموریت‌های کاوش
  • 96. یادگیری تقویتی برای بهره‌وری منابع
  • 97. بهره‌وری در استفاده از انرژی
  • 98. بهره‌وری در استفاده از پهنای باند
  • 99. یادگیری تقویتی برای کشف اطلاعات جدید
  • 100. استراتژی‌های کشف اطلاعات بهینه

📚 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.