سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های یادگیری عمیق در ترکیب با MARL برای استراتژی‌های پیچیده بازی ورق

کتاب تکنیک‌های یادگیری عمیق در ترکیب با MARL برای استراتژی‌های پیچیده بازی ورق

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 تکنیک‌های یادگیری عمیق در ترکیب با MARL برای استراتژی‌های پیچیده بازی ورق

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های بازی‌های ورق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مبانی نظری بازی‌های تصادفی و عامل‌ها
  • 3. استراتژی‌های بهینه در بازی‌های دو نفره با مجموع صفر
  • 4. مفاهیم اساسی نظریه بازی‌ها در محیط‌های پویا
  • 5. مدل‌سازی بازی‌های ورق با استفاده از حالت‌ها و عملگرها
  • 6. یادگیری تقویتی تک عاملی (Single-Agent RL)
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری Q (Q-Learning)
  • 8. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Networks - DQN)
  • 9. روش‌های گرادیان سیاست (Policy Gradient Methods)
  • 10. الگوریتم Actor-Critic
  • 11. یادگیری عمیق در بازی‌های کارتی ساده
  • 12. پیاده‌سازی DQN برای بازی‌های کارتی پایه
  • 13. توسعه مدل‌های بازی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL - MARL)
  • 15. چالش‌های هماهنگی و رقابت در محیط‌های چند عاملی
  • 16. انواع چارچوب‌های MARL
  • 17. مدل‌های متمرکز (Centralized) در مقابل مدل‌های غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 18. مدل‌های نیمه‌متمرکز (Decentralized Training, Centralized Execution - CTDE)
  • 19. یادگیری Q چند عاملی (Multi-Agent Q-Learning - MAQL)
  • 20. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست برای MARL
  • 21. روش‌های Cross-Agent Learning
  • 22. بازی‌های کارتی با چند عامل رقیب
  • 23. مدل‌سازی چالش‌های هماهنگی در بازی‌های ورق
  • 24. پیاده‌سازی MAQL برای بازی‌های ورق تیمی
  • 25. استراتژی‌های یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 26. یادگیری عمیق در چارچوب‌های CTDE
  • 27. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 28. کاربرد MADDPG در بازی‌های کارتی پیچیده
  • 29. تکنیک‌های فاکتورگیری در MARL
  • 30. یادگیری فاکتورگیری شده (Factorized Value Functions)
  • 31. یادگیری مبتنی بر عامل‌های کارا (Agent-Centric MARL)
  • 32. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مشترک و مجزا
  • 33. طراحی تابع پاداش برای سناریوهای پیچیده بازی ورق
  • 34. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای حالت و عمل
  • 35. یادگیری نمایش (Representation Learning) برای عامل‌های MARL
  • 36. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در MARL
  • 37. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 38. مدل‌سازی حافظه بلندمدت در عامل‌های بازی ورق
  • 39. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در محیط‌های MARL
  • 40. اهمیت تنوع در اکتشاف برای عامل‌های متعدد
  • 41. روش‌های اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 42. اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی (Curiosity-Driven Exploration)
  • 43. تکنیک‌های استراتژی‌های بازی در بازی‌های ورق
  • 44. پیش‌بینی رفتار عامل‌های دیگر
  • 45. یادگیری مدل‌های رفتاری عامل‌های حریف
  • 46. تکنیک‌های مقابله با رفتار غافلگیرکننده عامل‌های دیگر
  • 47. یادگیری استراتژی‌های تدافعی و تهاجمی
  • 48. کاربرد MARL در بازی‌های ورق استراتژیک
  • 49. تحلیل بازی‌های پیچیده مانند پوکر یا بریج
  • 50. مدل‌سازی بلادرنگ در بازی‌های ورق
  • 51. بهینه‌سازی استراتژی‌ها برای بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 52. یادگیری استراتژی‌های مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 53. تکنیک‌های ارزیابی و مقایسه عملکرد عامل‌های MARL
  • 54. معیارهای ارزیابی در محیط‌های رقابتی
  • 55. تست تورنومنت (Tournament Testing)
  • 56. تحلیل حساسیت به پارامترها در مدل‌های MARL
  • 57. ارتقاء عملکرد عامل‌ها با استفاده از یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 58. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 59. یادگیری از بازی‌های مشابه
  • 60. کاربرد تکنیک‌های یادگیری عمیق در MARL برای بازی ورق
  • 61. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) در MARL
  • 62. شبکه‌های عصبی مولد (GAN) برای تولید داده‌های بازی
  • 63. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر هدف (Goal-Oriented RL)
  • 64. مدیریت ریسک در استراتژی‌های بازی ورق
  • 65. استفاده از تکنیک‌های احتمالی در مدل‌سازی بازی
  • 66. مدل‌سازی عدم قطعیت در رفتار عامل‌ها
  • 67. یادگیری استراتژی‌های انعطاف‌پذیر در برابر تغییرات محیطی
  • 68. کاربرد MARL در بازی‌های ورق با تعداد عامل‌های متغیر
  • 69. تکنیک‌های شبکه‌های عصبی با حافظه بلندمدت و کوتاه مدت
  • 70. استفاده از Attention Mechanisms در MARL
  • 71. یادگیری استراتژی‌های مبتنی بر تحلیل موقعیت
  • 72. بهبود فرآیند تصمیم‌گیری در زمان واقعی
  • 73. یادگیری استراتژی‌های مبتنی بر شواهد و داده‌های تاریخی
  • 74. تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL) در MARL
  • 75. مدل‌سازی دینامیک بازی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 76. یادگیری استراتژی‌های بهینه از طریق برنامه‌ریزی
  • 77. کاربرد MARL در بازی‌های ورق با اطلاعات پنهان
  • 78. بازی‌های ورق با اطلاعات ناقص و نامتقارن
  • 79. مدل‌سازی عامل‌های با سطوح مختلف مهارت
  • 80. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای مقابله با عامل‌های متقلب
  • 81. استفاده از تکنیک‌های یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 82. به‌روزرسانی مداوم استراتژی‌ها با داده‌های جدید
  • 83. یادگیری استراتژی‌های مبتنی بر تحلیل احساسات (در صورت امکان و چارچوب)
  • 84. مدل‌سازی تعاملات پیچیده بین عامل‌ها
  • 85. بهینه‌سازی فرآیند آموزش عامل‌های MARL
  • 86. تکنیک‌های توزیع شده برای آموزش مدل‌های MARL
  • 87. استفاده از سخت‌افزارهای موازی برای تسریع آموزش
  • 88. ملاحظات اخلاقی در طراحی عامل‌های بازی هوشمند
  • 89. چارچوب‌های قانونی و شرعی در توسعه هوش مصنوعی (با تأکید بر ایران)
  • 90. پیاده‌سازی عملی استراتژی‌های MARL در بازی‌های ورق واقعی
  • 91. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در سناریوهای واقعی
  • 92. مقدمه‌ای بر بازی‌های ورق در حوزه اقتصاد (با چارچوب شرعی)
  • 93. تحلیل استراتژی‌های ریسک‌پذیری در چارچوب مقررات
  • 94. کاربرد MARL در مدیریت سبد سهام (با چارچوب بانکداری بدون ربا)
  • 95. مدل‌سازی بازار سهام به عنوان یک بازی چند عاملی
  • 96. یادگیری استراتژی‌های سرمایه‌گذاری بهینه
  • 97. پایان‌نامه و تحقیقات پیش رو در حوزه MARL و بازی ورق

📚 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.