سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای یادگیری انعطاف‌پذیر و سازگار در محیط‌های چندعامله

کتاب الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای یادگیری انعطاف‌پذیر و سازگار در محیط‌های 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 الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای یادگیری انعطاف‌پذیر و سازگار در محیط‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 2. مفاهیم پایه‌ای محیط‌های چندعامله
  • 3. نمایندگی حالت و عمل در محیط‌های چندعامله
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی برای عامل‌های منفرد
  • 5. تعمیم یادگیری تقویتی به محیط‌های چندعامله
  • 6. الگوریتم‌های Policy Gradient پایه
  • 7. تفاوت Policy Gradient با Value-Based Methods
  • 8. معرفی Actor-Critic Methods
  • 9. ساختار Actor-Critic
  • 10. نحوه به‌روزرسانی Actor و Critic
  • 11. مزایای Actor-Critic
  • 12. معرفی A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 13. پیاده‌سازی A2C
  • 14. کاربرد A2C در محیط‌های ساده
  • 15. معرفی A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 16. مزایای A3C نسبت به A2C
  • 17. ساختار موازی A3C
  • 18. کاربرد A3C در مسائل پیچیده‌تر
  • 19. معرفی PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 20. مفهوم Clip Objective در PPO
  • 21. چرا PPO مهم است؟
  • 22. پیاده‌سازی PPO
  • 23. مقایسه PPO با A2C/A3C
  • 24. کاربرد PPO در مسائل مقیاس‌پذیر
  • 25. معرفی TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 26. مفهوم Trust Region
  • 27. تفاوت TRPO با PPO
  • 28. پیاده‌سازی TRPO
  • 29. کاربرد TRPO در مسائل حساس
  • 30. معرفی SAC (Soft Actor-Critic)
  • 31. مفهوم Entropy Maximization
  • 32. نقش Entropy در SAC
  • 33. پیاده‌سازی SAC
  • 34. مزایای SAC
  • 35. کاربرد SAC در رباتیک
  • 36. معرفی DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 37. تفاوت DDPG با Actor-Critic تصادفی
  • 38. پیاده‌سازی DDPG
  • 39. کاربرد DDPG در کنترل پیوسته
  • 40. معرفی TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 41. بهبودهای TD3 نسبت به DDPG
  • 42. پیاده‌سازی TD3
  • 43. کاربرد TD3 در مسائل پیچیده
  • 44. یادگیری انعطاف‌پذیر در محیط‌های چندعامله
  • 45. مفهوم سازگاری در عامل‌ها
  • 46. چالش‌های سازگاری در محیط‌های دینامیک
  • 47. روش‌های اندازه‌گیری سازگاری
  • 48. معرفی یادگیری چندعامله‌ای مشارکتی
  • 49. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 50. یادگیری استراتژی‌های مشترک
  • 51. معرفی یادگیری چندعامله‌ای رقابتی
  • 52. بازی‌های مجموع-صفر
  • 53. یادگیری عامل‌های رقابتی
  • 54. معرفی یادگیری مختلط (Cooperative-Competitive)
  • 55. محیط‌های با منافع مشترک و متضاد
  • 56. طراحی عامل‌ها برای محیط‌های مختلط
  • 57. یادگیری توزیع‌شده در سیستم‌های چندعامله
  • 58. تفاوت یادگیری متمرکز و توزیع‌شده
  • 59. مزایای یادگیری توزیع‌شده
  • 60. معرفی MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 61. نحوه استفاده از اطلاعات سایر عامل‌ها
  • 62. پیاده‌سازی MADDPG
  • 63. کاربرد MADDPG در شبیه‌سازهای پیچیده
  • 64. مفهوم Nash Equilibrium در بازی‌ها
  • 65. کاربرد Nash Equilibrium در یادگیری چندعامله
  • 66. محدودیت‌های Nash Equilibrium
  • 67. معرفی Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
  • 68. مزایای رویکرد CTDE
  • 69. پیاده‌سازی CTDE
  • 70. کاربرد CTDE در مسائل واقعی
  • 71. یادگیری سیاست‌های مقاوم در برابر تغییر
  • 72. مفهوم Robustness
  • 73. چالش‌های طراحی سیاست مقاوم
  • 74. روش‌های ارزیابی سیاست مقاوم
  • 75. یادگیری سیاست‌های با قابلیت تعمیم
  • 76. مفهوم Generalization
  • 77. تکنیک‌های افزایش قابلیت تعمیم
  • 78. ارزیابی قابلیت تعمیم سیاست‌ها
  • 79. یادگیری عامل‌ها با حافظه
  • 80. نقش حافظه در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 81. انواع حافظه در شبکه‌های عصبی
  • 82. پیاده‌سازی عامل‌های با حافظه
  • 83. کاربرد عامل‌های با حافظه در مسائل طولانی‌مدت
  • 84. معرفی الگوریتم‌های مبتنی بر شبیه‌ساز
  • 85. نقش شبیه‌سازها در آموزش عامل‌ها
  • 86. طراحی شبیه‌سازهای واقع‌گرایانه
  • 87. استفاده از شبیه‌ساز برای ارزیابی سیاست‌ها
  • 88. یادگیری از طریق اکتشاف هدفمند
  • 89. مفهوم Exploration vs. Exploitation
  • 90. روش‌های پیشرفته اکتشاف
  • 91. طراحی استراتژی‌های اکتشافی
  • 92. یادگیری با عدم قطعیت در محیط
  • 93. مدیریت عدم قطعیت در تصمیم‌گیری
  • 94. روش‌های مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 95. پیاده‌سازی عامل‌های مقاوم به عدم قطعیت
  • 96. کاربرد در سیستم‌های پیشرفته
  • 97. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در سناریوهای مختلف
  • 98. معیارهای ارزیابی در محیط‌های چندعامله
  • 99. تحلیل حساسیت سیاست‌ها
  • 100. تکنیک‌های تجسم نتایج

📚 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.