کتاب PyMARL: ابزاری برای کشف راه‌حل‌های نوآورانه در MARL

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 PyMARL: ابزاری برای کشف راه‌حل‌های نوآورانه در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی در MARL: عاملان، محیط، پاداش
  • 4. انواع محیط‌های MARL: مشترک، توزیع‌شده
  • 5. مدل‌های ارتباطی بین عاملان
  • 6. ماتریس پاداش و دیدگاه‌های آن
  • 7. مقدمه‌ای بر PyMARL: کتابخانهٔ استاندارد MARL
  • 8. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 9. ساختار کلی پروژه‌های PyMARL
  • 10. تعریف محیط‌های ساده در PyMARL
  • 11. پیاده‌سازی عاملان پایه در PyMARL
  • 12. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عاملی در PyMARL
  • 13. کاربرد Q-learning در محیط‌های چندعاملی
  • 14. DQN برای عاملان مستقل
  • 15. Policy Gradient برای عاملان مستقل
  • 16. شبکه‌های عصبی عمیق در PyMARL
  • 17. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 18. استفاده از PyTorch در PyMARL
  • 19. استفاده از TensorFlow در PyMARL
  • 20. کاربرد PyMARL در حل مسائل رقابتی
  • 21. مدل‌های بازی‌های مجموع-صفر
  • 22. پیاده‌سازی عاملان رقابتی در PyMARL
  • 23. کاربرد PyMARL در حل مسائل مشارکتی
  • 24. مدل‌های بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 25. پیاده‌سازی عاملان مشارکتی در PyMARL
  • 26. تعادل نش در نظریه بازی‌ها
  • 27. کاربرد تعادل نش در MARL
  • 28. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در PyMARL
  • 29. MADDPG: یک الگوریتم کلیدی
  • 30. پیاده‌سازی MADDPG در PyMARL
  • 31. COMA: الگوریتم مبتنی بر منتقد مرکزی
  • 32. پیاده‌سازی COMA در PyMARL
  • 33. VDN: شبکه‌های ارزش‌گذاری توزیع‌شده
  • 34. پیاده‌سازی VDN در PyMARL
  • 35. QMIX: ترکیب‌کنندهٔ توابع ارزش
  • 36. پیاده‌سازی QMIX در PyMARL
  • 37. معرفی محیط‌های استاندارد MARL (مانند Multi-Agent Particle Environments)
  • 38. کاربرد PyMARL در محیط‌های Pymarl
  • 39. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها در PyMARL
  • 40. تنظیم نرخ یادگیری
  • 41. تنظیم ضریب تخفیف
  • 42. تنظیم عامل اکتشاف (epsilon-greedy)
  • 43. ارزیابی عملکرد عاملان در PyMARL
  • 44. معیارهای سنجش موفقیت
  • 45. تجسم‌سازی نتایج در PyMARL
  • 46. دیباگ کردن و اشکال‌زدایی در پروژه‌های PyMARL
  • 47. نکات پیشرفته در PyMARL
  • 48. استفاده از عاملان با حافظه (Recurrent Agents)
  • 49. معماری‌های LSTM و GRU در MARL
  • 50. پیاده‌سازی عاملان با حافظه در PyMARL
  • 51. استفاده از عاملان با دید محدود (Partially Observable Environments)
  • 52. پیاده‌سازی عاملان با دید محدود در PyMARL
  • 53. استفاده از ارتباطات بین عاملان
  • 54. مدل‌های ارتباطی صریح
  • 55. مدل‌های ارتباطی ضمنی
  • 56. پیاده‌سازی ارتباطات در PyMARL
  • 57. تکنیک‌های افزایش مقیاس‌پذیری در MARL
  • 58. استفاده از یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی
  • 59. پیاده‌سازی MARL سلسله‌مراتبی در PyMARL
  • 60. کاربرد PyMARL در مسائل بهینه‌سازی
  • 61. بهینه‌سازی منابع
  • 62. بهینه‌سازی ترافیک
  • 63. بهینه‌سازی انرژی
  • 64. کاربرد PyMARL در رباتیک
  • 65. هماهنگی ربات‌ها
  • 66. ناوبری ربات‌های چندگانه
  • 67. کاربرد PyMARL در بازی‌ها
  • 68. استراتژی‌های پیچیده در بازی‌ها
  • 69. هوش مصنوعی در بازی‌های ویدئویی
  • 70. کاربرد PyMARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 71. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده
  • 72. سیستم‌های توصیه‌گر چندعاملی
  • 73. کاربرد PyMARL در مسائل مالی (در چارچوب مقررات)
  • 74. مدیریت سبد سهام (با رعایت قوانین)
  • 75. بهینه‌سازی معاملات (با رعایت قوانین)
  • 76. کاربرد PyMARL در شبکه‌های ارتباطی
  • 77. مدیریت منابع شبکه
  • 78. بهینه‌سازی مسیریابی
  • 79. کاربرد PyMARL در امنیت سایبری (در چارچوب قوانین)
  • 80. شناسایی تهدیدات
  • 81. دفاع تطبیقی
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق و چندعاملی
  • 83. تفاوت‌های کلیدی بین RL و MARL
  • 84. چالش‌های اصلی در MARL
  • 85. اهمیت PyMARL در تحقیقات معاصر
  • 86. پروژه‌های موفق با استفاده از PyMARL
  • 87. مطالعات موردی در پیاده‌سازی‌های واقعی
  • 88. آخرین پیشرفت‌ها در زمینه MARL
  • 89. مسیرهای تحقیقاتی آینده در PyMARL
  • 90. نکات پایانی برای توسعه‌دهندگان PyMARL
  • 91. منابع و مراجع تکمیلی
  • 92. اصول اخلاقی در توسعهٔ سیستم‌های هوش مصنوعی چندعاملی
  • 93. ملاحظات امنیتی و حقوقی در پیاده‌سازی MARL
  • 94. کاربرد PyMARL در آموزش و پژوهش
  • 95. نکات مهم برای مدرسان دوره
  • 96. ارزیابی نهایی دوره‌ها
  • 97. گواهینامه پایان دوره
  • 98. پروژه نهایی دوره
  • 99. مرور سریع مفاهیم کلیدی
  • 100. آمادگی برای چالش‌های عملی

📚 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.