, ,

کتاب PyMARL: ابزاری برای کشف راه‌حل‌های نوآورانه در MARL

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 PyMARL: ابزاری برای کشف راه‌حل‌های نوآورانه در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب PyMARL: ابزاری برای کشف راه‌حل‌های نوآورانه در MARL”

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

پیمایش به بالا