سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی MARL با تمرکز بر یادگیری از نمونه‌های محدود

کتاب پیاده‌سازی MARL با تمرکز بر یادگیری از نمونه‌های محدود

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 پیاده‌سازی MARL با تمرکز بر یادگیری از نمونه‌های محدود

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی در MARL: عامل‌ها، محیط، پاداش
  • 4. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 5. اهداف یادگیری در MARL
  • 6. انواع سناریوهای MARL: همکارانه، رقابتی، مختلط
  • 7. مفاهیم کلیدی: بازی‌ها، تعادل نش، بهینگی
  • 8. یادگیری از طریق تکرار بازی
  • 9. تابع ارزش در MARL
  • 10. استراتژی عامل‌ها
  • 11. یادگیری بدون مدل (Model-Free) در MARL
  • 12. یادگیری با مدل (Model-Based) در MARL
  • 13. الگوریتم‌های پایه Q-Learning برای MARL
  • 14. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 15. Policy Gradient Methods در MARL
  • 16. Actor-Critic Methods در MARL
  • 17. روش‌های مبتنی بر شبیه‌سازی در MARL
  • 18. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 19. تشخیص و پیش‌بینی اقدامات سایر عامل‌ها
  • 20. اشتراک‌گذاری اطلاعات بین عامل‌ها
  • 21. یادگیری با محدودیت اطلاعات (Partial Observability)
  • 22. مدل‌سازی عامل‌های دیگر (Opponent Modeling)
  • 23. یادگیری از نمونه‌های محدود (Few-Shot Learning)
  • 24. اهمیت داده‌های کم در MARL
  • 25. روش‌های داده‌افزایی (Data Augmentation) برای MARL
  • 26. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 27. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 28. استفاده از شبکه‌های مولد برای افزایش داده
  • 29. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در MARL
  • 30. یادگیری تقویتی با نظارت محدود (Weakly Supervised RL)
  • 31. تکنیک‌های نمونه‌برداری هوشمند
  • 32. یادگیری مبتنی بر حافظه (Memory-Based Learning)
  • 33. شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM) در MARL
  • 34. شبکه‌های حافظه مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 35. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در MARL
  • 36. مدل‌سازی روابط پیچیده بین عامل‌ها
  • 37. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 38. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) برای داده‌های فضایی
  • 39. شبکه‌های بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 40. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) برای ساختارهای رابطه‌ای
  • 41. استفاده از توابع پاداش مناسب در MARL
  • 42. طراحی توابع پاداش برای همکاری
  • 43. طراحی توابع پاداش برای رقابت
  • 44. مدیریت پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 45. یادگیری پاداش (Reward Shaping)
  • 46. بهینه‌سازی توابع پاداش
  • 47. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
  • 48. معیارهای ارزیابی در سناریوهای همکارانه
  • 49. معیارهای ارزیابی در سناریوهای رقابتی
  • 50. مقایسه با خط مبنا (Baselines)
  • 51. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 52. پیاده‌سازی عملی MARL
  • 53. انتخاب چارچوب‌های نرم‌افزاری (TensorFlow, PyTorch)
  • 54. ابزارهای شبیه‌سازی محیط (OpenAI Gym, PettingZoo)
  • 55. مدیریت داده و پیش‌پردازش
  • 56. طراحی و اجرای آزمایش‌ها
  • 57. دیباگ کردن و رفع اشکال در MARL
  • 58. بهینه‌سازی مدل برای استقرار
  • 59. کاربردها در رباتیک و کنترل سیستم‌ها
  • 60. کاربردها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 61. کاربردها در بازی‌های هوشمند
  • 62. کاربردها در مدیریت منابع
  • 63. کاربردها در اقتصاد و بازارهای مالی (با رویکرد اسلامی)
  • 64. کاربردها در شبکه‌های مخابراتی
  • 65. کاربردها در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 66. کاربردها در حمل و نقل هوشمند
  • 67. کاربردها در مدیریت ترافیک
  • 68. کاربردها در سیستم‌های توصیه‌گر (با رویکرد اخلاقی)
  • 69. کاربردها در تشخیص ناهنجاری (با رعایت حریم خصوصی)
  • 70. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 71. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 72. بی‌طرفی و عدم تبعیض در عامل‌ها
  • 73. امنیت و استحکام عامل‌ها در برابر حملات
  • 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. مسئولیت‌پذیری در قبال اقدامات عامل‌ها
  • 76. پیشرفت‌های اخیر در MARL
  • 77. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در MARL
  • 78. رویکردهای یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 79. MARL در محیط‌های پویا و غیر ایستا
  • 80. MARL برای ربات‌های خودمختار
  • 81. MARL در سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 82. MARL برای کشف دانش از داده‌های حجیم
  • 83. MARL با تمرکز بر تعاملات اجتماعی
  • 84. MARL برای بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 85. MARL در سیستم‌های سلامت (با رعایت پروتکل‌ها)
  • 86. MARL در آموزش هوشمند (با رویکرد بومی)
  • 87. MARL برای مدیریت بحران
  • 88. MARL و حل مسائل پیچیده در دنیای واقعی
  • 89. مباحث پیشرفته در یادگیری از نمونه‌های محدود
  • 90. روش‌های ترکیبی برای داده‌های بسیار کم
  • 91. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در MARL
  • 92. یادگیری با تقابل (Adversarial Learning) در MARL
  • 93. بازنمایی‌های فشرده برای داده‌های محدود
  • 94. کارایی محاسباتی در MARL با داده‌های کم
  • 95. ارزیابی اطمینان‌پذیری مدل‌ها در شرایط کمبود داده
  • 96. تکنیک‌های یادگیری تقویتی تقویتی (Meta-RL) برای داده‌های محدود

📚 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.