سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول و فنون یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان توزیع اطلاعات

کتاب اصول و فنون یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان توزیع اطلاعات

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 اصول و فنون یادگیری تقویتی چندعامله برای متخصصان توزیع اطلاعات

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و اهمیت آن
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف
  • 6. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 7. قابلیت مشاهده و حالت‌های پنهان
  • 8. یادگیری تقویتی با حالت‌های پنهان (POMDP)
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. یادگیری مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 11. یادگیری مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 12. یادگیری ترکیبی ارزش و سیاست
  • 13. مدل‌های مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 14. یادگیری تقویتی با مدل
  • 15. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 16. روش‌های Monte Carlo در یادگیری تقویتی
  • 17. یادگیری Off-policy و On-policy
  • 18. تفاوت‌های Q-Learning و SARSA
  • 19. یادگیری تطبیقی Q-Learning
  • 20. Double Q-Learning
  • 21. Dueling Deep Q-Networks (DDQN)
  • 22. Rainbow DQN
  • 23. Deep Q-Networks (DQN)
  • 24. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 25. حافظه تجربی (Experience Replay)
  • 26. اهمیت اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی
  • 27. استراتژی‌های اکتشاف: epsilon-greedy
  • 28. استراتژی‌های اکتشاف: Boltzmann exploration
  • 29. اهمیت بهره‌برداری (Exploitation)
  • 30. توازن بین اکتشاف و بهره‌برداری
  • 31. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 32. مفاهیم پایه در MARL
  • 33. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. تقسیم‌بندی عوامل در MARL
  • 35. عوامل همکار (Cooperative Agents)
  • 36. عوامل رقیب (Competitive Agents)
  • 37. عوامل مختلط (Mixed Agents)
  • 38. مدل‌های ارتباطی بین عوامل
  • 39. شبکه‌های عصبی برای ارتباطات
  • 40. روش‌های یادگیری تقویتی برای عوامل همکار
  • 41. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 42. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 43. QMIX (Q-value Mixing)
  • 44. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 45. روش‌های یادگیری تقویتی برای عوامل رقیب
  • 46. بازی‌های مجموع-صفر
  • 47. یادگیری تقویتی در بازی‌های مجموع-صفر
  • 48. تقابل در محیط‌های پویا
  • 49. یادگیری تقویتی برای عوامل مختلط
  • 50. مدل‌سازی رفتار سایر عوامل
  • 51. یادگیری تقویتی با درک اجتماعی
  • 52. نظریه بازی‌ها در MARL
  • 53. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 54. توزیع اطلاعات در سیستم‌های چندعامله
  • 55. بهینه‌سازی توزیع اطلاعات
  • 56. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 57. سیستم‌های رباتیک چند رباته
  • 58. شبکه‌های حسگر هوشمند
  • 59. مدیریت ترافیک شهری
  • 60. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 62. آموزش و توسعه عوامل هوشمند
  • 63. ارزیابی عملکرد عوامل در MARL
  • 64. معیارهای ارزیابی در سیستم‌های چندعامله
  • 65. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 66. طراحی تابع پاداش در MARL
  • 67. مسائل مربوط به پاداش پراکنده
  • 68. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 69. نقش یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی
  • 70. توزیع اطلاعات و دانش در سیستم‌های پویا
  • 71. کاربردهای پیشرفته MARL
  • 72. یادگیری تقویتی در رباتیک انسان‌نما
  • 73. توزیع وظایف بین عوامل
  • 74. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 75. سیستم‌های خودران چند خودرویی
  • 76. مدیریت منابع در شبکه‌های ابری
  • 77. تحلیل و پیش‌بینی رفتار بازار با MARL
  • 78. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌های پیچیده
  • 79. معماری‌های نوین در MARL
  • 80. یادگیری تقویتی با پویایی‌های متغیر
  • 81. مدل‌های انعطاف‌پذیر برای محیط‌های پویا
  • 82. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های واقع‌گرایانه
  • 83. کاربرد MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 84. مدیریت ریسک با استفاده از MARL
  • 85. مباحث اخلاقی در MARL
  • 86. مسئولیت‌پذیری عوامل هوشمند
  • 87. قابلیت تفسیرپذیری در MARL
  • 88. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. یادگیری تقویتی با پاداش‌های انسانی
  • 90. یادگیری تقویتی برای حل مسائل پیچیده اجتماعی
  • 91. یادگیری تقویتی در سیستم‌های سایبر-فیزیکی
  • 92. بهینه‌سازی توزیع خدمات در شبکه‌های هوشمند
  • 93. یادگیری تقویتی برای مدیریت بحران
  • 94. مدل‌سازی و پیش‌بینی پدیده‌های پیچیده
  • 95. کاربرد MARL در علوم زیستی
  • 96. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 97. استانداردهای ایمنی در سیستم‌های چندعامله
  • 98. یادگیری تقویتی برای کشف الگوهای پنهان
  • 99. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 100. بهینه‌سازی تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده

📚 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.