سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی و آزمایش الگوریتم‌های پیشرفته MARL با PyMARL

کتاب پیاده‌سازی و آزمایش الگوریتم‌های پیشرفته MARL با PyMARL

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 پیاده‌سازی و آزمایش الگوریتم‌های پیشرفته MARL با PyMARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عوامل، محیط، پاداش و سیاست
  • 4. تابع ارزش و تابعQ
  • 5. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 6. روش‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 7. روش‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 8. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 10. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 11. محدودیت‌های یادگیری تقویتی تک عامله
  • 12. نیاز به یادگیری چند عامله (MARL)
  • 13. دسته‌بندی رویکردهای MARL
  • 14. رویکردهای متمرکز (Centralized)
  • 15. رویکردهای غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 16. رویکردهای مختلط (Hybrid)
  • 17. محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL
  • 18. پیاده‌سازی محیط‌های ساده MARL
  • 19. محیط‌های استاندارد MARL (مانند Gridworlds)
  • 20. مفهوم همکاری (Cooperation) در MARL
  • 21. مفهوم رقابت (Competition) در MARL
  • 22. مفهوم ترکیبی (Mixed) در MARL
  • 23. PyMARL: مقدمه و نصب
  • 24. معماری PyMARL
  • 25. اجزای اصلی PyMARL
  • 26. عوامل در PyMARL
  • 27. محیط‌ها در PyMARL
  • 28. پیکربندی و اجرای آزمایش‌ها در PyMARL
  • 29. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه MARL با PyMARL
  • 30. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 31. QMIX (Q-value Mixing Networks)
  • 32. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 33. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 34. IQL (Independent Q-Learning)
  • 35. IQTN (Independent Q-Network)
  • 36. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) برای تک عامل
  • 37. نکات کلیدی در پیاده‌سازی MADDPG
  • 38. تنظیم پارامترهای VDN
  • 39. تنظیم پارامترهای QMIX
  • 40. تنظیم پارامترهای COMA
  • 41. پیاده‌سازی و آزمایش VDN در یک سناریوی همکاری
  • 42. پیاده‌سازی و آزمایش QMIX در یک سناریوی همکاری
  • 43. پیاده‌سازی و آزمایش COMA در یک سناریوی رقابتی/ترکیبی
  • 44. پیاده‌سازی و آزمایش MADDPG در یک سناریوی رقابتی/ترکیبی
  • 45. ارزیابی عملکرد عوامل در MARL
  • 46. معیارهای ارزیابی در سناریوهای همکاری
  • 47. معیارهای ارزیابی در سناریوهای رقابتی
  • 48. معیارهای ارزیابی در سناریوهای ترکیبی
  • 49. تجسم نتایج آزمایش‌ها
  • 50. تحلیل نتایج و مقایسه الگوریتم‌ها
  • 51. مفهوم ارتباط (Communication) در MARL
  • 52. روش‌های یادگیری ارتباط
  • 53. ارتباط مبتنی بر پیام (Message-based Communication)
  • 54. ارتباط مبتنی بر مشاهده (Observation-based Communication)
  • 55. پیاده‌سازی عوامل ارتباطی در PyMARL
  • 56. آموزش عوامل با کانال ارتباطی
  • 57. ارزیابی تأثیر ارتباط بر عملکرد
  • 58. مفهوم قابلیت تعمیم (Generalization) در MARL
  • 59. آموزش در محیط‌های پویا
  • 60. تطبیق پذیری عوامل با تغییرات محیطی
  • 61. کاربرد MARL در رباتیک
  • 62. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 63. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 64. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 65. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 66. کاربرد MARL در بهینه‌سازی منابع
  • 67. تکنیک‌های پیشرفته در MARL
  • 68. یادگیری مبتنی بر هنجار (Inverse Reinforcement Learning) در MARL
  • 69. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-based MARL)
  • 70. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 71. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 72. استراتژی‌های اکتشاف (Exploration Strategies) در MARL
  • 73. هوش مصنوعی مولد و MARL
  • 74. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 75. اصول اخلاقی در طراحی سیستم‌های MARL
  • 76. حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های MARL
  • 77. شفافیت و توضیح‌پذیری در MARL
  • 78. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های MARL
  • 79. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 80. ملاحظات پیاده‌سازی عملیاتی MARL
  • 81. نکات و ترفندها در بهینه‌سازی PyMARL
  • 82. اشکال‌زدایی (Debugging) در پروژه‌های MARL
  • 83. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 84. چالش‌های آینده در MARL
  • 85. مروری بر آخرین تحقیقات در MARL
  • 86. پروژه‌های پیشرفته با PyMARL
  • 87. ساخت یک سیستم MARL پیچیده
  • 88. تست و اعتبارسنجی سیستم MARL
  • 89. ارائه نتایج و مستندسازی پروژه
  • 90. نکات پایانی و جمع‌بندی

📚 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.