, ,

کتاب Q-Learning توزیع‌شده: مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله

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 Q-Learning توزیع‌شده: مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Q-Learning

🎓 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 توزیع‌شده
  • 2. مفاهیم پایه‌ای سیستم‌های چندعامله
  • 3. معماری‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 4. مدل‌های عامل در سیستم‌های چندعامله
  • 5. فضاهای حالت و عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 6. پاداش و تابع ارزش در سیستم‌های چندعامله
  • 7. یادگیری تقویتی تک‌عامله: Q-Learning
  • 8. الگوریتم Q-Learning کلاسیک
  • 9. بهینه‌سازی Q-Learning
  • 10. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Q-Learning)
  • 11. شبکه‌های عصبی عمیق برای Q-Learning
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در Q-Learning
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در Q-Learning
  • 14. حافظه تجربه (Experience Replay)
  • 15. کاندیدای هدف (Target Network)
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 17. چالش‌های MARL: عدم ایستایی (Non-stationarity)
  • 18. چالش‌های MARL: ارتباطات بین عامل‌ها
  • 19. چالش‌های MARL: هماهنگی و رقابت
  • 20. روش‌های متمرکز-غیرمتمرکز (Centralized-Decentralized)
  • 21. یادگیری متمرکز-غیرمتمرکز (CTDE)
  • 22. الگوریتم‌های CTDE
  • 23. MADDPG: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient
  • 24. COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
  • 25. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation
  • 26. VDN: Value Decomposition Networks
  • 27. اتصال عوامل با شبکه‌های عصبی
  • 28. یادگیری مبتنی بر عامل (Agent-based learning)
  • 29. هماهنگی در سیستم‌های چندعامله
  • 30. رقابت در سیستم‌های چندعامله
  • 31. بازی‌های تکراری و استراتژی‌های بهینه
  • 32. مفاهیم نظریه بازی‌ها در MARL
  • 33. تعادل نش (Nash Equilibrium) در MARL
  • 34. بازی‌های مجموع صفر (Zero-sum games)
  • 35. بازی‌های مجموع غیرصفر (Non-zero-sum games)
  • 36. یادگیری همکاری (Cooperative Learning)
  • 37. یادگیری رقابتی (Competitive Learning)
  • 38. یادگیری مختلط (Mixed Learning)
  • 39. کاربرد MARL در رباتیک چندعامله
  • 40. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 41. کاربرد MARL در شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 42. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 43. کاربرد MARL در بازی‌های کامپیوتری
  • 44. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 45. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 46. محیط‌های شبیه‌سازی استاندارد (OpenAI Gym, PettingZoo)
  • 47. طراحی تابع پاداش در MARL
  • 48. تنظیم ابرپارامترها در MARL
  • 49. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 50. معیارهای ارزیابی سیستم‌های چندعامله
  • 51. تحلیل حساسیت در MARL
  • 52. روش‌های اکتشاف در MARL
  • 53. اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 54. اکتشاف مبتنی بر پاداش اضافی
  • 55. یادگیری اکتشافی (Exploratory Learning)
  • 56. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 57. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-based RL)
  • 58. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-free RL)
  • 59. انتقال یادگیری در سیستم‌های چندعامله
  • 60. یادگیری تقویتی توزیع‌شده در عمل
  • 61. پیاده‌سازی عملی Q-Learning توزیع‌شده
  • 62. ابزارهای توسعه MARL
  • 63. چارچوب‌های متن‌باز برای MARL
  • 64. مباحث پیشرفته در MARL
  • 65. قابلیت تفسیرپذیری در MARL
  • 66. امنیت در سیستم‌های چندعامله
  • 67. اخلاق در سیستم‌های چندعامله
  • 68. حاکمیت در سیستم‌های چندعامله
  • 69. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های چندعامله
  • 70. پایداری در سیستم‌های چندعامله
  • 71. قابلیت اطمینان در سیستم‌های چندعامله
  • 72. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های چندعامله
  • 73. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 74. یادگیری تقویتی با عامل‌های پویا
  • 75. یادگیری تقویتی با ارتباطات پویا
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 77. یادگیری تقویتی با اهداف متغیر
  • 78. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های عملیاتی
  • 79. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت در مدل
  • 80. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت در پاداش
  • 81. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت در عمل
  • 82. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت در مشاهده
  • 83. یادگیری تقویتی با پیام‌های ارتباطی
  • 84. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر پیام
  • 85. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 86. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر هدف مشترک
  • 87. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر یادگیری دیگران
  • 88. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 89. یادگیری تقویتی با یادگیری مداوم
  • 90. یادگیری تقویتی با یادگیری افزایشی
  • 91. یادگیری تقویتی با یادگیری قابل تعمیم
  • 92. مبانی آماری در سیستم‌های چندعامله
  • 93. مبانی ریاضی در سیستم‌های چندعامله
  • 94. مبانی علوم کامپیوتر در سیستم‌های چندعامله
  • 95. مبانی هوش مصنوعی در سیستم‌های چندعامله
  • 96. کاربرد یادگیری تقویتی توزیع‌شده در اقتصاد
  • 97. کاربرد یادگیری تقویتی توزیع‌شده در مدیریت زنجیره تأمین
  • 98. کاربرد یادگیری تقویتی توزیع‌شده در بهینه‌سازی منابع
  • 99. کاربرد یادگیری تقویتی توزیع‌شده در سیستم‌های توزیع‌شده محاسباتی

📚 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 Q-Learning توزیع‌شده: مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله”

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

پیمایش به بالا