سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب طراحی و پیاده‌سازی 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 طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های فضای حالت-عمل-پاداش
  • 4. یادگیری تقویتی تک‌عامله: الگوریتم‌های پایه
  • 5. یادگیری Q-Learning
  • 6. یادگیری SARSA
  • 7. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 8. یادگیری بدون مدل
  • 9. کاربرد شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی (Deep RL)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای یادگیری تقویتی
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای یادگیری تقویتی
  • 12. معماری‌های Deep Q-Networks (DQN)
  • 13. پیشرفت‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 14. یادگیری تقویتی عملیاتی (Policy Gradient Methods)
  • 15. REINFORCE
  • 16. Actor-Critic Methods
  • 17. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 18. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 19. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 20. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL): تعاریف و چالش‌ها
  • 22. مسائل هماهنگی و رقابت در MARL
  • 23. مدل‌های عامل-محیط در MARL
  • 24. فضای حالت-عمل مشترک و مجزا
  • 25. چالش‌های عدم قطعیت و پویایی محیط
  • 26. یادگیری تقویتی متمرکز در مقابل یادگیری تقویتی غیرمتمرکز
  • 27. یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized Training)
  • 28. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز (Decentralized Execution)
  • 29. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل (Agent-based MARL)
  • 30. یادگیری تقویتی مبتنی بر محیط (Environment-based MARL)
  • 31. رهیافت‌های یادگیری مشترک (Joint Learning)
  • 32. رهیافت‌های یادگیری مجزا (Independent Learning)
  • 33. یادگیری تقویتی با عامل مرکزی (Centralized Critic)
  • 34. یادگیری تقویتی با عامل ناظر (Critic)
  • 35. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 36. QMIX (Q-Learning for Multi-Agent Systems)
  • 37. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 38. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 39. اتصال و ارتباط بین عوامل
  • 40. ارتباطات صریح (Explicit Communication)
  • 41. ارتباطات ضمنی (Implicit Communication)
  • 42. یادگیری ارتباطات
  • 43. کاربرد شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی ارتباطات
  • 44. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms) در ارتباطات
  • 45. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 46. کنترل ترافیک هوایی با MARL
  • 47. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 48. بازی‌های استراتژیک چندعامله
  • 49. شبیه‌سازی‌های اقتصادی با MARL
  • 50. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 51. تلفیق یادگیری تقویتی با سایر رویکردها
  • 52. یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق
  • 53. یادگیری تقویتی و یادگیری تقویتی با نظارت (Imitation Learning)
  • 54. یادگیری تقویتی و یادگیری تقویتی با تقوی
  • 55. یادگیری تقویتی و یادگیری تقویتی با تقویت (Reinforcement Learning from Human Feedback)
  • 56. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی ترکیبی
  • 57. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی
  • 58. یادگیری تقویتی و جستجو
  • 59. یادگیری تقویتی در مسائل هماهنگی
  • 60. مدل‌سازی عامل‌های سازگار
  • 61. یادگیری تقویتی در مسائل رقابت
  • 62. بازی‌های مجموع-صفر (Zero-Sum Games)
  • 63. بازی‌های مجموع-غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 64. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌های چندعامله
  • 65. تعادل‌های دیگر در بازی‌های چندعامله
  • 66. یادگیری تقویتی مبتنی بر تئوری بازی‌ها
  • 67. پیاده‌سازی عملیاتی MARL
  • 68. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای MARL (مانند PettingZoo، SMAC)
  • 69. نکات کلیدی در پیاده‌سازی و تنظیم پارامترها
  • 70. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
  • 71. معیارهای ارزیابی در مسائل هماهنگی
  • 72. معیارهای ارزیابی در مسائل رقابت
  • 73. تحلیل حساسیت و پایداری
  • 74. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 75. راهکارهای مقیاس‌پذیری
  • 76. یادگیری تقویتی برای کنترل ازدحام در شبکه‌ها
  • 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی با MARL
  • 78. مدیریت ناوگان خودروهای خودران
  • 79. سیستم‌های توزیع‌شده هوشمند
  • 80. سیستم‌های خودسازمان‌دهنده
  • 81. مباحث پیشرفته در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 83. یادگیری تقویتی با عوامل با قابلیت‌های متفاوت
  • 84. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا و غیرایستا
  • 85. یادگیری تقویتی برای کشف استراتژی‌های جدید
  • 86. کاربردهای اخلاقی و اجتماعی MARL (با رویکرد سازگار)
  • 87. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 88. حاکمیت داده و الگوریتم‌ها
  • 89. تأثیرات بلندمدت سیستم‌های هوشمند چندعامله
  • 90. مروری بر پژوهش‌های اخیر در MARL
  • 91. مسائل باز و جهت‌گیری‌های آینده در MARL
  • 92. کاربرد در شبیه‌سازی‌های دفاعی و امنیتی (با رویکرد سازگار)
  • 93. بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی با MARL
  • 94. مدیریت بحران و واکنش اضطراری با MARL
  • 95. یادگیری تقویتی برای شبیه‌سازی‌های اقتصادی پیچیده
  • 96. طراحی سیستم‌های آموزشی هوشمند مبتنی بر MARL
  • 97. بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی با MARL
  • 98. مدل‌سازی رفتار جمعی در سیستم‌های پیچیده
  • 99. کاربرد در تحقیقات علوم اجتماعی با رویکرد سازگار
  • 100. بهینه‌سازی لجستیک و زنجیره تأمین با MARL

📚 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.