, ,

کتاب شبیه‌سازی و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های 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 شبیه‌سازی و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های 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 عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های استاندارد یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. انواع بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. بازی‌های مجموع-صفر و مجموع-غیرصفر
  • 6. بازی‌های هماهنگی و رقابتی
  • 7. تعریف تابع ارزش در محیط‌های چندعامله
  • 8. روش‌های حل بازی‌های استراتژیک
  • 9. تعادل‌نش در بازی‌های ایستا
  • 10. تعادل‌کوری در بازی‌های پویا
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک برای عامل منفرد
  • 12. یادگیری Q-learning
  • 13. یادگیری SARSA
  • 14. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 15. تطبیق الگوریتم‌های عامل منفرد با محیط‌های چندعامله
  • 16. چالش‌های یادگیری در محیط‌های پویا و غیرایستا
  • 17. عدم قطعیت ناشی از رفتار سایر عامل‌ها
  • 18. وابستگی استراتژی‌ها به رفتار سایر عامل‌ها
  • 19. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Q-Learning)
  • 20. محدودیت‌های یادگیری تقویتی مستقل
  • 21. تکنیک‌های بهبود یادگیری تقویتی مستقل
  • 22. یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized Training)
  • 23. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Decentralized Execution)
  • 24. معماری‌های یادگیری تقویتی متمرکز-توزیع‌شده (CTDE)
  • 25. مدل‌های یادگیری مبتنی بر عامل (Agent-Based Learning Models)
  • 26. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. Deep Q-Networks (DQN) برای محیط‌های چندعامله
  • 28. Policy Gradient Methods در محیط‌های چندعامله
  • 29. Actor-Critic Methods برای یادگیری چندعامله
  • 30. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 31. Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) برای یادگیری چندعامله
  • 32. معرفی روش‌های مبتنی بر بازی‌های تکراری
  • 33. یادگیری تطبیقی استراتژی‌ها
  • 34. روش‌های مبتنی بر تئوری بازی‌های تکاملی
  • 35. شبکه‌های عصبی بازی (Game Networks)
  • 36. یادگیری تقویتی فاکتورگیری شده (Factored MARL)
  • 37. مدل‌های مبتنی بر فاکتورگذاری تابع ارزش
  • 38. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری چندعامله
  • 39. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارتباطات (Communication in MARL)
  • 40. پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 41. یادگیری خودکار پروتکل‌های ارتباطی
  • 42. ارتباطات صریح و ضمنی
  • 43. یادگیری تقویتی با ارتباطات محدود
  • 44. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 45. هماهنگی ربات‌ها برای انجام وظایف
  • 46. مسیریابی و اجتناب از برخورد در ربات‌های متحرک
  • 47. کنترل ناوگان ربات‌ها
  • 48. کاربرد در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 49. مدیریت ترافیک هوشمند
  • 50. کنترل چراغ‌های راهنمایی
  • 51. هماهنگی وسایل نقلیه خودران
  • 52. کاربرد در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 53. شبیه‌سازی اقتصادی مبتنی بر عامل
  • 54. شبیه‌سازی‌های نظامی و دفاعی
  • 55. شبیه‌سازی‌های زیست‌محیطی
  • 56. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 57. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 58. پایداری یادگیری
  • 59. سرعت همگرایی
  • 60. کارایی استراتژی نهایی
  • 61. تکنیک‌های ارزیابی در محیط‌های پویا
  • 62. شبیه‌سازی‌های مونت‌کارلو برای ارزیابی
  • 63. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 64. مقایسه الگوریتم‌ها با روش‌های پایه
  • 65. تکنیک‌های سنجش میزان هماهنگی
  • 66. اندازه‌گیری ریسک در سیستم‌های چندعامله
  • 67. مدل‌سازی عدم قطعیت در ارزیابی
  • 68. کاربرد در بهینه‌سازی منابع
  • 69. تخصیص پویا منابع در شبکه‌ها
  • 70. مدیریت انرژی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 71. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 72. کاربرد در سیستم‌های توزیع‌شده و شبکه‌ها
  • 73. مدیریت منابع در محاسبات ابری
  • 74. توزیع بار در شبکه‌های مخابراتی
  • 75. بهینه‌سازی شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 76. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 77. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 78. مقاومت در برابر حملات و اختلالات
  • 79. نیاز به داده‌های آموزشی زیاد
  • 80. روش‌های یادگیری تقویتی با نیاز داده‌ای کم (Few-shot MARL)
  • 81. یادگیری انتقالی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 82. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 83. کاربرد در بازی‌های استراتژیک پیچیده
  • 84. یادگیری استراتژی‌های پیشرفته در بازی‌های تخته‌ای
  • 85. یادگیری در بازی‌های کامپیوتری چندنفره
  • 86. مدل‌سازی رفتار بازیکنان انسانی
  • 87. مطالعات موردی در حوزه‌های علمی
  • 88. کاربرد در فیزیک آماری و سیستم‌های پیچیده
  • 89. کاربرد در اقتصاد رفتاری
  • 90. کاربرد در علوم شناختی
  • 91. روش‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 92. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده
  • 93. یادگیری تقویتی با قابلیت تفسیرپذیری (Explainable MARL)
  • 94. یادگیری تقویتی عمیق با رویکرد مبتنی بر مدل
  • 95. یادگیری تقویتی هرمی (Hierarchical MARL)
  • 96. سیستم‌های چندعامله با اهداف سلسله‌مراتبی
  • 97. یادگیری تقویتی بر مبنای هوش جمعی
  • 98. کاربرد در بهینه‌سازی تصمیم‌گیری گروهی
  • 99. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف تعمیم‌یافته (G-MDP)
  • 100. مدل‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر درختان تصمیم

📚 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 شبیه‌سازی و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله”

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

پیمایش به بالا