سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف استراتژی‌های بهینه در مدیریت داده با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب کشف استراتژی‌های بهینه در مدیریت داده با 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 کشف استراتژی‌های بهینه در مدیریت داده با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های عامل-محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. یادگیری تقویتی تک عامله: مبانی و الگوریتم‌ها
  • 5. تعریف فضای حالت و فضای عمل
  • 6. تابع پاداش و اهمیت آن در یادگیری تقویتی
  • 7. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-based)
  • 9. الگوریتم Q-Learning
  • 10. الگوریتم SARSA
  • 11. الگوریتم Deep Q-Networks (DQN)
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 13. الگوریتم REINFORCE
  • 14. الگوریتم Actor-Critic
  • 15. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL): تعاریف و چالش‌ها
  • 16. فضای حالت-عمل مشترک در MARL
  • 17. چالش عدم ایستایی (Non-stationarity) در MARL
  • 18. چالش هماهنگی بین عامل‌ها
  • 19. چالش ارتباطات بین عامل‌ها
  • 20. تقسیم‌بندی مسائل MARL
  • 21. مدل‌های همکاری (Cooperative MARL)
  • 22. مدل‌های رقابتی (Competitive MARL)
  • 23. مدل‌های مختلط (Mixed MARL)
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر ارزش
  • 25. مرکزیت‌زدایی در الگوریتم‌های MARL
  • 26. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
  • 27. الگوریتم QMIX
  • 28. الگوریتم QTRAN
  • 29. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر سیاست
  • 30. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 31. الگوریتم COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 32. یادگیری تقویتی توزیع شده در MARL
  • 33. یادگیری تقویتی با ارتباطات صریح
  • 34. یادگیری تقویتی با ارتباطات ضمنی
  • 35. مدل‌های عامل با حافظه
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 37. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 38. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer) در MARL
  • 39. معماری‌های متمرکز (Centralized) در MARL
  • 40. معماری‌های غیرمتمرکز (Decentralized) در MARL
  • 41. معماری‌های ترکیبی (Hybrid) در MARL
  • 42. تکنیک‌های هماهنگ‌سازی در MARL
  • 43. آموزش با تقلید (Imitation Learning) در MARL
  • 44. یادگیری از مشاهدات (Learning from Demonstrations)
  • 45. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-based MARL)
  • 46. شبیه‌سازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 47. اهمیت شبیه‌سازی برای ارزیابی و آموزش
  • 48. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
  • 49. کاربرد MARL در رباتیک همکاری
  • 50. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 51. کاربرد MARL در بازی‌های استراتژیک
  • 52. کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع شده
  • 53. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. کاربرد MARL در مدیریت منابع انرژی
  • 55. کاربرد MARL در امور مالی و اقتصادی (با رعایت چارچوب مقررات)
  • 56. کاربرد MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 57. کاربرد MARL در سیستم‌های هوشمند شهری
  • 58. کاربرد MARL در لجستیک و زنجیره تأمین
  • 59. کاربرد MARL در شبکه‌های ارتباطی
  • 60. کاربرد MARL در آموزش و یادگیری
  • 61. بررسی چالش‌های عملیاتی در پیاده‌سازی MARL
  • 62. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 63. معیارهای سنجش پیشرفت در MARL
  • 64. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
  • 65. روش‌های نمونه‌برداری و پردازش داده در MARL
  • 66. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 67. مدل‌های یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 68. مدل‌های یادگیری تقویتی با پاداش‌های منفی
  • 69. مدل‌های یادگیری تقویتی برای مسائل با پاداش‌های تاخیری
  • 70. یادگیری تقویتی با اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی (Curiosity-driven)
  • 71. یادگیری تقویتی با اکتشاف مبتنی بر تنوع (Diversity-driven)
  • 72. یادگیری تقویتی با اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت (Uncertainty-driven)
  • 73. یادگیری تقویتی برای عامل‌های محدود
  • 74. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با محدودیت حافظه
  • 75. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با ارتباطات محدود
  • 76. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با توان محاسباتی محدود
  • 77. یادگیری تقویتی برای مسائل با پویایی متغیر محیط
  • 78. یادگیری تقویتی برای مسائل با عامل‌های ناهمگن
  • 79. یادگیری تقویتی برای مسائل با عامل‌های پویا
  • 80. یادگیری تقویتی با استفاده از دانش پیشین (Prior Knowledge)
  • 81. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 82. تعمیم‌پذیری (Generalization) در MARL
  • 83. تفسیرپذیری (Interpretability) در MARL
  • 84. اخلاق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 85. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 86. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های MARL
  • 87. آینده پژوهی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 88. روندهای تحقیقاتی جدید در MARL
  • 89. چشم‌انداز کاربردهای آینده MARL
  • 90. مروری بر ابزارها و کتابخانه‌های MARL
  • 91. پروژه‌های عملی در زمینه MARL
  • 92. چالش‌های اجرای MARL در مقیاس بزرگ
  • 93. نکات پیشرفته در طراحی پاداش برای MARL
  • 94. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی در MARL
  • 95. ترکیب MARL با روش‌های یادگیری عمیق دیگر
  • 96. کاربرد MARL در سیستم‌های خودران (با رعایت چارچوب‌های ایمنی و مقررات)

📚 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.