سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: پیاده‌سازی با استفاده از پلتفرم‌های رایج

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: پیاده‌سازی با استفاده از پلتفرم‌های رایج

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: پیاده‌سازی با استفاده از پلتفرم‌های رایج

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و سیاست عامل
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. فضاهای حالت و عمل
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 8. یادگیری Q-Learning
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. پیاده‌سازی DQN با TensorFlow
  • 11. پیاده‌سازی DQN با PyTorch
  • 12. یادگیری Actor-Critic
  • 13. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 14. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 15. یادگیری Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 16. پیاده‌سازی PPO با Stable Baselines3
  • 17. یادگیری Soft Actor-Critic (SAC)
  • 18. یادگیری Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 19. یادگیری یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 20. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 21. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 22. همکاری و رقابت در MARL
  • 23. مدل‌های مشترک در MARL
  • 24. مدل‌های متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
  • 25. یادگیری مبتنی بر عامل‌های مستقل (IQL)
  • 26. محدودیت‌های IQL
  • 27. یادگیری مبتنی بر عامل‌های مشترک (CMA)
  • 28. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 29. پیاده‌سازی MADDPG
  • 30. یادگیری COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 31. یادگیری QMIX
  • 32. پیاده‌سازی QMIX
  • 33. یادگیری VDN (Value Decomposition Networks)
  • 34. یادگیری MAPPO (Multi-Agent PPO)
  • 35. پیاده‌سازی MAPPO
  • 36. کاربرد MARL در رباتیک
  • 37. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 38. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 39. کاربرد MARL در شبکه‌های مخابراتی
  • 40. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 41. کاربرد MARL در اقتصاد و بازارهای مالی (با رعایت چارچوب مقرراتی)
  • 42. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی منابع
  • 43. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر (با رعایت چارچوب اخلاقی)
  • 44. یادگیری تقویتی در سیستم‌های کنترل صنعتی
  • 45. یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های کلان (با رعایت چارچوب حریم خصوصی)
  • 46. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در MARL
  • 47. تفسیرپذیری در MARL
  • 48. پایداری در MARL
  • 49. تعمیم‌پذیری در MARL
  • 50. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 51. یادگیری تقویتی با محیط‌های پویا
  • 52. یادگیری تقویتی با اطلاعات ناقص
  • 53. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های ارتباطی
  • 54. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 55. یادگیری تقویتی با عامل‌های غیرقابل اعتماد
  • 56. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 57. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 58. شبیه‌سازهای رایج برای MARL
  • 59. OpenAI Gym برای MARL
  • 60. PettingZoo
  • 61. StarCraft II Learning Environment (SC2LE)
  • 62. Unity ML-Agents
  • 63. DeepMind Lab
  • 64. استفاده از پلتفرم‌های رایج برای پیاده‌سازی
  • 65. PyBullet برای رباتیک چندعامله
  • 66. Ray RLLib برای MARL
  • 67. Acme برای MARL
  • 68. TensorFlow Agents برای MARL
  • 69. PyTorch Ecosystem for MARL
  • 70. ابزارهای بصری‌سازی نتایج MARL
  • 71. تجزیه و تحلیل رفتار عامل‌ها
  • 72. شناسایی الگوهای همکاری و رقابت
  • 73. بهینه‌سازی پارامترها در MARL
  • 74. تنظیم ابرپارامترها
  • 75. روش‌های جستجوی ابرپارامتر
  • 76. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 77. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال (با رعایت چارچوب مقرراتی)
  • 78. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی تقویتی (Meta-RL)
  • 79. مباحث پیشرفته در MARL
  • 80. یادگیری تقویتی با ارتباطات صریح عامل‌ها
  • 81. یادگیری تقویتی با مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 82. یادگیری تقویتی با منطق و استدلال
  • 83. یادگیری تقویتی با یادگیری اتحاد
  • 84. یادگیری تقویتی با یادگیری عدم قطعیت
  • 85. یادگیری تقویتی با یادگیری توزیع‌شده
  • 86. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی تعمیم‌یافته
  • 87. آینده پژوهش در MARL
  • 88. مسائل باز در MARL
  • 89. پیش‌بینی روندهای آینده در MARL
  • 90. نقش MARL در هوش مصنوعی عمومی
  • 91. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی MARL
  • 92. کاربردهای عملی MARL در صنایع ایران (با رعایت چارچوب قانونی)
  • 93. توسعه سیستم‌های هوشمند مبتنی بر MARL
  • 94. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 95. درس‌های آموخته از پروژه‌های MARL
  • 96. منابع علمی معتبر برای MARL
  • 97. مقالات کلیدی در حوزه MARL
  • 98. کتاب‌های مرجع در MARL
  • 99. پایان‌نامه‌ها و تحقیقات دانشگاهی
  • 100. کارگاه‌ها و دوره‌های آموزشی تخصصی

📚 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.