کتاب مبانی و فنون یادگیری تقویتی چندعامله
,

کتاب مبانی و فنون یادگیری تقویتی چندعامله

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000050106 دسته: , برچسب: , , , , , , ,

📚 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)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مبانی و فنون یادگیری تقویتی چندعامله”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا