سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و فنون یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب مبانی و فنون 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 مبانی و فنون یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. تعریف عامل، محیط و حالت
  • 4. پاداش و تابع پاداش
  • 5. سیاست عامل و تابع ارزش
  • 6. مدل محیط و یادگیری مبتنی بر مدل
  • 7. یادگیری بدون مدل (Model-Free Learning)
  • 8. یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 9. روش‌های مونت کارلو
  • 10. یادگیری تفاضل زمانی (Temporal Difference Learning)
  • 11. الگوریتم Q-Learning
  • 12. الگوریتم SARSA
  • 13. مقایسه Q-Learning و SARSA
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در یادگیری تقویتی
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 17. الگوریتم DQN (Deep Q-Network)
  • 18. بهبودهای DQN (Double DQN, Dueling DQN)
  • 19. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 20. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 21. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 22. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 23. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 24. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
  • 25. یادگیری ترکیبی (Actor-Critic Methods)
  • 26. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 27. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 28. چالش‌های اصلی در MARL
  • 29. عدم ایستایی محیط (Non-stationarity)
  • 30. پیچیدگی فضای حالت و عمل
  • 31. مسئله هماهنگی و رقابت
  • 32. حالت‌های مشترک و دید محدود
  • 33. انواع سناریوهای MARL
  • 34. سناریوهای همکاری (Cooperative)
  • 35. سناریوهای رقابتی (Competitive)
  • 36. سناریوهای مختلط (Mixed)
  • 37. معماری‌های پایه در MARL
  • 38. معماری‌های متمرکز (Centralized)
  • 39. معماری‌های غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 40. معماری‌های ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 41. روش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 42. روش‌های مبتنی بر سیاست مشترک
  • 43. روش‌های مبتنی بر سیاست مجزا
  • 44. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی
  • 45. روش‌های مبتنی بر عامل ناظر
  • 46. روش‌های مبتنی بر عامل مستقل
  • 47. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 48. Coordination-Free MARL
  • 49. Learning to Communicate in MARL
  • 50. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 51. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 52. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 53. QMIX
  • 54. Deep Coordination Graph
  • 55. Reinforcement Learning for Multi-Agent Pathfinding
  • 56. Multi-Agent Reinforcement Learning for Traffic Control
  • 57. MARL for Autonomous Driving Coordination
  • 58. MARL for Warehouse Management
  • 59. MARL for Robotics Coordination
  • 60. MARL for Game Theory Applications
  • 61. MARL for Resource Allocation
  • 62. MARL for Network Optimization
  • 63. MARL for Smart Grids
  • 64. MARL for Financial Trading
  • 65. MARL for Recommender Systems
  • 66. MARL for Cybersecurity
  • 67. MARL for Education and Training
  • 68. MARL for Healthcare Coordination
  • 69. MARL for Smart City Management
  • 70. MARL for Environmental Monitoring
  • 71. MARL for Scientific Discovery
  • 72. MARL for Social Simulations
  • 73. MARL for Human-Agent Interaction
  • 74. MARL for Multi-Robot Systems
  • 75. MARL for Distributed Control
  • 76. MARL for Sensor Networks
  • 77. MARL for Swarm Intelligence
  • 78. MARL for Supply Chain Management
  • 79. MARL for Logistics Optimization
  • 80. MARL for Energy Management
  • 81. MARL for Computational Social Science
  • 82. MARL for Economic Modeling
  • 83. MARL for Political Science Applications
  • 84. MARL for Public Policy Design
  • 85. MARL for Urban Planning
  • 86. MARL for Disaster Management
  • 87. MARL for Crisis Response
  • 88. MARL for Information Dissemination
  • 89. MARL for Propaganda Analysis (با رویکرد تحلیلی و نه ترویجی)
  • 90. MARL for Combating Misinformation (با رویکرد تحلیلی)
  • 91. MARL for Ethical AI in Multi-Agent Systems
  • 92. MARL for Explainable AI in Multi-Agent Systems
  • 93. MARL for Safe Reinforcement Learning in Multi-Agent Systems
  • 94. MARL for Robustness in Multi-Agent Systems
  • 95. MARL for Scalability in Multi-Agent Systems
  • 96. MARL for Transfer Learning in Multi-Agent Systems
  • 97. MARL for Meta-Learning in Multi-Agent Systems
  • 98. MARL for Multi-Task Learning in Multi-Agent Systems
  • 99. MARL for Continual Learning in Multi-Agent Systems
  • 100. MARL for Human-AI Collaboration

📚 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.