سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: رویکردهای مقیاس‌پذیر برای مسائل واقعی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: رویکردهای مقیاس‌پذیر برای مسائل واقعی

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 تقویتی چندعامله: رویکردهای مقیاس‌پذیر برای مسائل واقعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با مقیاس‌پذیری بالا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های مسئله یادگیری تقویتی
  • 4. یادگیری تقویتی با عامل‌های چندگانه
  • 5. تعریف بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. بازی‌های مجموع-صفر در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 8. پیاده‌سازی تعادل نش
  • 9. روش‌های مبتنی بر ارزش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. توابع ارزش مشترک
  • 11. توابع ارزش فردی
  • 12. روش‌های مبتنی بر سیاست در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 13. سیاست‌های مشترک
  • 14. سیاست‌های مستقل
  • 15. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
  • 16. شبکه‌های عصبی عمیق در MADRL
  • 17. شبکه‌های عمیق Q-learning چندعامله (MA-DQN)
  • 18. شبکه‌های عمیق Actor-Critic چندعامله (MA-AC)
  • 19. MADDPG: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient
  • 20. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation
  • 21. VDN: Value Decomposition Networks
  • 22. COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
  • 23. گرادیان سیاست چندعامله
  • 24. یادگیری سیاست‌های توزیع‌شده
  • 25. یادگیری سیاست‌های متمرکز
  • 26. هماهنگی در عامل‌های چندگانه
  • 27. تشکیل ائتلاف در عامل‌های چندگانه
  • 28. ارتباط بین عامل‌ها
  • 29. مکانیسم‌های ارتباطی در MADRL
  • 30. یادگیری ارتباطات خودکار
  • 31. ارتباط مبتنی بر سیگنال
  • 32. ارتباط مبتنی بر زبان
  • 33. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 34. ناوگان ربات‌ها
  • 35. کنترل ترافیک هوایی
  • 36. هدایت پهپادهای چندعامله
  • 37. بازی‌های استراتژیک چندعامله
  • 38. شبیه‌سازهای بازی‌های چندنفره
  • 39. مدل‌سازی رفتار بازیکنان
  • 40. یادگیری تقویتی در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 41. مدل‌سازی بازارهای کارآمد
  • 42. معاملات الگوریتمی چندعامله
  • 43. مدیریت پورتفولیو با عامل‌های چندگانه
  • 44. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 45. مدیریت منابع در شبکه‌های کامپیوتری
  • 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌های هوشمند
  • 47. شبکه‌های حسگر بی‌سیم چندعامله
  • 48. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای گروه‌ها
  • 50. توصیه‌های محتوا در پلتفرم‌های اجتماعی
  • 51. بهینه‌سازی نمایش تبلیغات با عامل‌های چندگانه
  • 52. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MADRL
  • 53. افزایش تعداد عامل‌ها
  • 54. افزایش ابعاد فضای حالت و عمل
  • 55. پیچیدگی محاسباتی
  • 56. چالش‌های عدم قطعیت و پویایی محیط
  • 57. محیط‌های غیر ایستا
  • 58. محدودیت‌های ارتباطی
  • 59. عدم مشاهده کامل محیط
  • 60. چالش‌های ارزیابی و سنجش عملکرد
  • 61. معیارهای ارزیابی عملکرد عامل‌های چندگانه
  • 62. شبیه‌سازی‌های واقع‌گرایانه
  • 63. تست در محیط‌های واقعی
  • 64. روش‌های افزایش پایداری در MADRL
  • 65. روش‌های جلوگیری از واگرایی
  • 66. تکنیک‌های تنظیم پارامترها
  • 67. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 68. طراحی تابع پاداش برای هماهنگی
  • 69. تقویت یادگیری از طریق شیوه‌های اجتماعی
  • 70. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل محیط
  • 71. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده رفتار عامل‌ها
  • 72. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل برای عامل‌های چندگانه
  • 73. یادگیری تقویتی بدون مدل در محیط‌های چندعامله
  • 74. استفاده از تجربیات گذشته
  • 75. یادگیری از طریق تعامل مستقیم
  • 76. روش‌های یادگیری تقویتی با پاداش گروهی
  • 77. تقسیم پاداش بین عامل‌ها
  • 78. تشویق همکاری
  • 79. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای مسائل با تعداد عامل‌های متغیر
  • 80. سازگاری با تغییر تعداد عامل‌ها
  • 81. مدیریت عامل‌های جدید و حذف شده
  • 82. یادگیری تقویتی در مسائل تخصیص منابع
  • 83. تخصیص پویا منابع در شبکه‌ها
  • 84. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 85. مدیریت ناوگان خودروهای خودران
  • 86. کاربردهای MADRL در زنجیره تأمین
  • 87. بهینه‌سازی لجستیک و حمل‌ونقل
  • 88. مدیریت موجودی در محیط‌های پیچیده
  • 89. پیش‌بینی تقاضا با عامل‌های چندگانه
  • 90. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده هوشمند
  • 91. شبکه‌های برق هوشمند
  • 92. مدیریت منابع آب
  • 93. سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 94. مقایسه رویکردهای مختلف در MADRL
  • 95. مزایا و معایب روش‌های مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 96. مقایسه روش‌های فاکتورگیری و متمرکز
  • 97. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 98. روندهای نوظهور در MADRL
  • 99. چالش‌های باز تحقیقاتی
  • 100. کاربردهای پیشرفته MADRL در آینده

📚 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.