سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری بهینه‌سازی با استفاده از شبیه‌سازی در یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب یادگیری بهینه‌سازی با استفاده از شبیه‌سازی در 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 یادگیری بهینه‌سازی با استفاده از شبیه‌سازی در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: بهینه‌سازی در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. معرفی عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. تعریف فضای حالت و فضای عمل
  • 4. تابع پاداش و تابع انتقال حالت
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری گسسته (MDP)
  • 6. MDPهای با اطلاعات ناقص (POMDP)
  • 7. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 8. ارزش حالت و تابع ارزش عمل
  • 9. اپسیلون-حریصانه و یادگیری حریصانه
  • 10. یادگیری Q-Learning
  • 11. یادگیری SARSA
  • 12. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 13. توسعه‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 14. یادگیری Actor-Critic
  • 15. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 16. یادگیری Policy Gradient
  • 17. روش‌های مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 18. شبیه‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 19. اهمیت شبیه‌سازی برای عامل‌ها
  • 20. انواع شبیه‌سازها برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. طراحی محیط شبیه‌سازی شده
  • 22. اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی شده
  • 23. مدل‌سازی رفتار عامل‌ها در محیط شبیه‌سازی
  • 24. تکنیک‌های تولید داده شبیه‌سازی شده
  • 25. شبیه‌سازی برای ارزیابی استراتژی‌های عامل‌ها
  • 26. شبیه‌سازی برای یادگیری سیاست‌های هماهنگ
  • 27. شبیه‌سازی برای تحلیل پایداری سیستم چندعامله
  • 28. شبیه‌سازی برای تشخیص و رفع نقاط ضعف
  • 29. بهینه‌سازی پارامترهای عامل‌ها با شبیه‌سازی
  • 30. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی با شبیه‌سازی
  • 31. بهینه‌سازی تابع پاداش با شبیه‌سازی
  • 32. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری با شبیه‌سازی
  • 33. بهینه‌سازی انتخاب عامل‌ها با شبیه‌سازی
  • 34. بهینه‌سازی استراتژی‌های همکاری بین عامل‌ها
  • 35. بهینه‌سازی استراتژی‌های رقابتی بین عامل‌ها
  • 36. شبیه‌سازی برای سناریوهای پیچیده و پویا
  • 37. شبیه‌سازی برای مسائل تخصیص منابع
  • 38. شبیه‌سازی برای مسائل مسیریابی
  • 39. شبیه‌سازی برای مسائل کنترل ترافیک
  • 40. شبیه‌سازی برای مسائل شبکه‌های توزیع شده
  • 41. شبیه‌سازی برای مسائل امنیت سایبری
  • 42. شبیه‌سازی برای مسائل مدیریت انرژی
  • 43. شبیه‌سازی برای مسائل مالی و اقتصادی (مطابق مقررات)
  • 44. شبیه‌سازی برای مسائل رباتیک و اتوماسیون
  • 45. شبیه‌سازی برای مسائل سلامت و پزشکی (مطابق پروتکل)
  • 46. شبیه‌سازی برای مسائل آموزشی و یادگیری
  • 47. ملاحظات اخلاقی در شبیه‌سازی یادگیری تقویتی
  • 48. حفظ حریم خصوصی در داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 49. پیش‌گیری از سوگیری در شبیه‌سازی
  • 50. ملاحظات امنیتی در شبیه‌سازی
  • 51. استانداردهای صنعتی برای شبیه‌سازی
  • 52. ابزارهای رایج شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی
  • 53. معماری نرم‌افزاری برای شبیه‌سازهای یادگیری تقویتی
  • 54. یکپارچه‌سازی شبیه‌ساز با فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی
  • 55. مدیریت اجرای موازی شبیه‌سازی‌ها
  • 56. تجزیه و تحلیل نتایج شبیه‌سازی
  • 57. تصویرسازی داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 58. گزارش‌دهی نتایج شبیه‌سازی
  • 59. کاربرد شبیه‌سازی در آموزش و پرورش
  • 60. کاربرد شبیه‌سازی در تحقیقات علمی
  • 61. کاربرد شبیه‌سازی در توسعه محصولات
  • 62. کاربرد شبیه‌سازی در تست و اعتبارسنجی
  • 63. کاربرد شبیه‌سازی در بهینه‌سازی سیستم‌های موجود
  • 64. روش‌های ارزیابی عملکرد عامل‌ها در شبیه‌سازی
  • 65. مقایسه عملکرد روش‌های مختلف یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی
  • 66. تحلیل حساسیت نتایج شبیه‌سازی به پارامترها
  • 67. تکنیک‌های افزایش کارایی شبیه‌سازی
  • 68. شبیه‌سازی برای مسائل با مقیاس بزرگ
  • 69. شبیه‌سازی برای مسائل زمان-واقعی
  • 70. شبیه‌سازی برای مسائل با عدم قطعیت بالا
  • 71. شبیه‌سازی برای مسائل با تعاملات پیچیده
  • 72. شبیه‌سازی برای یادگیری از داده‌های واقعی
  • 73. تطبیق مدل‌های یادگرفته شده از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
  • 74. چالش‌های انتقال دانش بین شبیه‌سازی و واقعیت
  • 75. روش‌های کاهش شکاف شبیه‌سازی-واقعیت
  • 76. تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله با تمرکز بر همکاری
  • 77. تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله با تمرکز بر رقابت
  • 78. تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله با تمرکز بر تعادل
  • 79. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توزیع شده
  • 80. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های عصبی
  • 81. یادگیری تقویتی چندعامله در پردازش زبان طبیعی
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله در بینایی ماشین
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک پیچیده
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های خودمختار
  • 85. یادگیری تقویتی چندعامله برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
  • 86. یادگیری تقویتی چندعامله برای هماهنگ‌سازی اقدامات
  • 87. یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی رفتار عامل‌ها
  • 88. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ریسک
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله در صنعت هوشمند
  • 90. یادگیری تقویتی چندعامله در حمل و نقل هوشمند
  • 91. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های مخابراتی
  • 92. یادگیری تقویتی چندعامله در بازارهای مالی (مطابق مقررات)
  • 93. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های دفاعی (مطابق چارچوب رسمی)

📚 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.