کتاب PyMARL: مقدمه‌ای عملی بر 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 PyMARL: مقدمه‌ای عملی بر یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 6. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 7. روش‌های یافتن سیاست بهینه
  • 8. یادگیری ارزش (Value Learning)
  • 9. یادگیری سیاست (Policy Learning)
  • 10. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 11. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق با Q-learning (DQN)
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق با Actor-Critic
  • 15. معرفی PyMARL
  • 16. معماری PyMARL
  • 17. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 18. اولین گام‌ها با PyMARL
  • 19. محیط‌های استاندارد در PyMARL
  • 20. StarCraft II به عنوان محیط آزمایشی
  • 21. مدل‌های عامل در PyMARL
  • 22. عامل‌های مبتنی بر شبکه عصبی
  • 23. عامل‌های ساده در PyMARL
  • 24. آموزش عامل‌ها در PyMARL
  • 25. بهینه‌سازی پارامترهای آموزش
  • 26. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 27. متریک‌های ارزیابی در PyMARL
  • 28. تکنیک‌های یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 29. همکاری و رقابت در MARL
  • 30. یادگیری تقویتی هماهنگ (Cooperative MARL)
  • 31. یادگیری تقویتی رقابتی (Competitive MARL)
  • 32. یادگیری تقویتی مختلط (Mixed MARL)
  • 33. الگوریتم‌های پایه در MARL
  • 34. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 35. QMIX (Q-learning for Multi-Agent)
  • 36. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 37. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 38. اتحاد عامل‌ها (Agent Alliances)
  • 39. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 40. ارتباط بین عامل‌ها
  • 41. ارتباط مبتنی بر پیام
  • 42. ارتباط مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 43. یادگیری تقویتی با ارتباطات صریح
  • 44. یادگیری تقویتی با ارتباطات ضمنی
  • 45. کاربرد PyMARL در مسائل واقعی
  • 46. مدیریت ترافیک شهری
  • 47. سیستم‌های رباتیک چندعامله
  • 48. شبکه‌های توزیع‌شده هوشمند
  • 49. بازی‌های چندنفره و استراتژیک
  • 50. بهینه‌سازی منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 51. مدل‌سازی رفتار اقتصادی عامل‌ها
  • 52. موضوعات پیشرفته در PyMARL
  • 53. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 54. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 55. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 56. یادگیری تقویتی با عامل‌های نامطمئن
  • 57. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهماهنگ
  • 58. یادگیری تقویتی با عامل‌های غریبه
  • 59. قابلیت تعمیم در MARL
  • 60. تطبیق‌پذیری عامل‌ها
  • 61. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 62. یادگیری با نمونه‌های محدود (Few-shot Learning) در MARL
  • 63. تفسیرپذیری در MARL
  • 64. تشخیص دلایل رفتار عامل‌ها
  • 65. بصری‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری
  • 66. اخلاق در عامل‌های هوشمند چندگانه
  • 67. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 68. سوگیری در الگوریتم‌های MARL
  • 69. حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های چندعامله
  • 70. امنیت در سیستم‌های چندعامله
  • 71. حملات به عامل‌های هوشمند
  • 72. دفاع در برابر حملات
  • 73. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته در PyMARL
  • 74. استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی پیش‌بین
  • 75. ادغام با یادگیری عمیق پیشرفته
  • 76. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی
  • 77. تنظیم دقیق هایپرپارامترها
  • 78. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف
  • 79. مطالعات موردی پیشرفته
  • 80. کاربرد در رباتیک صنعتی
  • 81. کاربرد در سیستم‌های مالی خودکار
  • 82. کاربرد در مدیریت زنجیره تأمین
  • 83. کاربرد در شبکه‌های ارتباطی هوشمند
  • 84. پروژه‌های عملی با PyMARL
  • 85. طراحی یک محیط سفارشی
  • 86. پیاده‌سازی یک عامل سفارشی
  • 87. آموزش عامل‌ها برای همکاری
  • 88. آموزش عامل‌ها برای رقابت
  • 89. تحلیل نتایج آزمایش‌ها
  • 90. ارائه گزارش فنی
  • 91. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای MARL
  • 92. کتابخانه‌های مفید در کنار PyMARL
  • 93. مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی
  • 94. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 95. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 96. اصول بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 97. تحلیل داده‌های آماری
  • 98. مقدمه‌ای بر مفاهیم اقتصاد خرد
  • 99. اصول مدیریت پروژه
  • 100. مستندسازی کد و پروژه‌ها

📚 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.