,

کتاب کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 کاربردهای پیشرفته 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 عامل‌ها و محیط
  • 3. انواع محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های عامل‌های هوشمند و منطق آن‌ها
  • 5. چالش‌های هماهنگی در محیط‌های چندعامله
  • 6. مفهوم تعادل نش در بازی‌های همکارانه
  • 7. مفهوم تعادل نش در بازی‌های رقابتی
  • 8. یادگیری تقویتی جمعی (Team Reinforcement Learning)
  • 9. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Actor)
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل محیطی (Decentralized Actor)
  • 11. مدل‌های عامل‌های مشترک (Joint Action Learners)
  • 12. مدل‌های عامل‌های مستقل (Independent Learners)
  • 13. تفاوت و کاربردهای عامل‌های مشترک و مستقل
  • 14. روش‌های ارزیابی عملکرد در محیط‌های چندعامله
  • 15. معیارهای سنجش هماهنگی و کارایی
  • 16. مفهوم بازی‌های تکراری و اهمیت آن
  • 17. کاربرد نظریه بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 18. بازی‌های پتانسیل پایین و کاربرد آن‌ها
  • 19. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر تابع ارزش (Value-Based)
  • 20. یادگیری Q-Learning در محیط‌های چندعامله
  • 21. مدل‌های Q-Learning مستقل (IQL)
  • 22. مدل‌های Q-Learning مرکزی (CQL)
  • 23. مدل‌های Q-Learning مختلط (Mixed Q-Learning)
  • 24. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 25. یادگیری سیاست گرادیان (Policy Gradient) در چندعامله
  • 26. مدل‌های Actor-Critic در محیط‌های چندعامله
  • 27. مدل‌های Actor-Critic مستقل (IA2C)
  • 28. مدل‌های Actor-Critic مرکزی (CA2C)
  • 29. مدل‌های Actor-Critic مختلط
  • 30. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based)
  • 31. یادگیری تقویتی با مدل محیطی
  • 32. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در هماهنگی عامل‌ها
  • 33. روش‌های یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 34. ترکیب روش‌های ارزش و سیاست
  • 35. ترکیب روش‌های مدل-مبنا و مدل-آزاد
  • 36. یادگیری تقویتی با پاداش‌های توزیع‌شده
  • 37. طراحی توابع پاداش برای هماهنگی
  • 38. پاداش‌های مبتنی بر هدف مشترک
  • 39. پاداش‌های مبتنی بر مشارکت
  • 40. روش‌های یادگیری تقویتی با پاداش‌های متمرکز
  • 41. یادگیری تقویتی با پاداش‌های توزیعی
  • 42. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر همکاری
  • 43. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر رقابت
  • 44. یادگیری تقویتی در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 45. یادگیری تقویتی با مشاهده‌های محدود
  • 46. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 47. تطبیق عامل‌ها با تغییرات محیطی
  • 48. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 49. عامل‌هایی با قابلیت‌ها و اهداف متفاوت
  • 50. یادگیری تقویتی با عامل‌های قابل اعتماد و غیرقابل اعتماد
  • 51. روش‌های مدیریت عدم قطعیت در عامل‌ها
  • 52. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 53. پروتکل‌های ارتباطی برای عامل‌ها
  • 54. یادگیری تقویتی با ارتباطات محدود
  • 55. روش‌های یادگیری تقویتی با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق
  • 56. Deep Q-Networks (DQN) در چندعامله
  • 57. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در چندعامله
  • 58. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) در چندعامله
  • 59. Proximal Policy Optimization (PPO) در چندعامله
  • 60. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 61. اتصال شبکه‌های عصبی برای هماهنگی
  • 62. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 63. هماهنگی ربات‌ها در وظایف گروهی
  • 64. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 65. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 66. یادگیری تقویتی در شبکه‌های حسگر
  • 67. بهینه‌سازی جمع‌آوری داده در شبکه‌های حسگر
  • 68. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 69. مدیریت ترافیک با عامل‌های هوشمند
  • 70. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 71. مدل‌سازی رفتار بازیکنان در بازی‌های چندنفره
  • 72. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 73. مدل‌سازی تصمیم‌گیری معامله‌گران
  • 74. یادگیری تقویتی در مدیریت زنجیره تأمین
  • 75. بهینه‌سازی لجستیک با عامل‌های هوشمند
  • 76. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه گر چندعامله
  • 77. توصیه اقلام به کاربران با در نظر گرفتن تعاملات
  • 78. یادگیری تقویتی در شبکه‌های اجتماعی
  • 79. تحلیل رفتار کاربران و پیش‌بینی روندها
  • 80. یادگیری تقویتی در بهداشت و درمان
  • 81. مدیریت منابع پزشکی با عامل‌های هوشمند
  • 82. یادگیری تقویتی در کشاورزی هوشمند
  • 83. بهینه‌سازی مصرف منابع در مزارع
  • 84. یادگیری تقویتی در شهر هوشمند
  • 85. مدیریت انرژی و خدمات شهری با عامل‌ها
  • 86. یادگیری تقویتی در سیستم‌های امنیتی
  • 87. تشخیص تهدیدات و واکنش هماهنگ
  • 88. یادگیری تقویتی در آموزش و پرورش
  • 89. طراحی سیستم‌های آموزشی تطبیقی
  • 90. یادگیری تقویتی در فیزیک و شبیه‌سازی
  • 91. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده با عامل‌ها
  • 92. یادگیری تقویتی در علوم مواد
  • 93. کشف مواد جدید با استفاده از عامل‌های هوشمند
  • 94. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی انرژی
  • 95. مدیریت مصرف انرژی در شبکه‌های برق
  • 96. یادگیری تقویتی در ربات‌های پرنده
  • 97. هماهنگی پهپادها برای ماموریت‌های گروهی
  • 98. یادگیری تقویتی در اتوماسیون صنعتی
  • 99. بهینه‌سازی خطوط تولید با عامل‌های هوشمند
  • 100. یادگیری تقویتی در مدیریت بحران

📚 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 کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله”

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

پیمایش به بالا