سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی تخصیص هوش مصنوعی در تیم

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی تخصیص هوش مصنوعی در تیم

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 یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی تخصیص هوش مصنوعی در تیم

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات پروژه توسعه کسب و کار در صنایع خدمات مالی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها در محیط‌های چندعامله
  • 4. پیکربندی محیط‌های چندعامله
  • 5. کشف همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 6. مدل‌های تصمیم‌گیری مارکوف چندعامله (MCDP)
  • 7. بازی‌ها در نظریه بازی‌ها و یادگیری تقویتی
  • 8. حل بازی‌های مجموع صفر
  • 9. حل بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 10. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 11. یادگیری تطبیقی در محیط‌های چندعامله
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در DRL
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در DRL
  • 15. یادگیری تقویتی یادگیرنده عامل (IQL)
  • 16. یادگیری تقویتی عامل-عامل (AC)
  • 17. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (V-based)
  • 18. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (P-based)
  • 19. یادگیری تقویتی مختلط (Actor-Critic)
  • 20. یادگیری تقویتی ترکیبی (Hybrid)
  • 21. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق برای محیط‌های چندعامله
  • 22. Deep Q-Networks (DQN) در محیط‌های چندعامله
  • 23. Double DQN در محیط‌های چندعامله
  • 24. Dueling DQN در محیط‌های چندعامله
  • 25. Prioritized Experience Replay در DQN
  • 26. Noisy DQN
  • 27. Rainbow DQN
  • 28. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 29. Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)
  • 30. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 31. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 32. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 33. Distributed PPO
  • 34. Recurrent DDPG
  • 35. Multi-Agent PPO
  • 36. Multi-Agent SAC
  • 37. تخصیص منابع در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 38. بهینه‌سازی تخصیص منابع با یادگیری تقویتی
  • 39. مدل‌سازی پویایی تخصیص منابع
  • 40. تخصیص هوش مصنوعی به وظایف
  • 41. تخصیص هوش مصنوعی به تیم‌ها
  • 42. تخصیص منابع محاسباتی برای عامل‌های هوش مصنوعی
  • 43. تخصیص پهنای باند در شبکه‌های هوش مصنوعی
  • 44. تخصیص حافظه برای عامل‌های هوش مصنوعی
  • 45. تخصیص توان پردازشی
  • 46. مدیریت انرژی در سیستم‌های هوش مصنوعی با یادگیری تقویتی
  • 47. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 48. تخصیص وظایف به ربات‌های هوشمند
  • 49. هماهنگی بین ربات‌ها در محیط‌های پویا
  • 50. تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده هوش مصنوعی
  • 51. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در تخصیص منابع
  • 52. یادگیری تقویتی برای تخصیص پویا
  • 53. تخصیص منابع در یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 54. حریم خصوصی و امنیت در تخصیص منابع هوش مصنوعی
  • 55. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های تخصیص منابع
  • 56. سناریوهای کاربردی تخصیص هوش مصنوعی در تیم
  • 57. تخصیص نقش در تیم‌های هوش مصنوعی
  • 58. مدیریت وظایف در تیم‌های هوشمند
  • 59. بهبود همکاری در تیم‌های رباتیک
  • 60. تخصیص هوش مصنوعی در سیستم‌های خودمختار
  • 61. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در تیم‌های هوش مصنوعی
  • 62. یادگیری جمعی در تیم‌های هوشمند
  • 63. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف تعمیم‌یافته (GMMDP)
  • 64. یادگیری تقویتی در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 65. یادگیری تقویتی در حضور عدم قطعیت
  • 66. مدل‌سازی عدم قطعیت در تخصیص منابع
  • 67. تخصیص منابع با اهداف چندگانه
  • 68. بهینه‌سازی تخصیص منابع با محدودیت‌های پیچیده
  • 69. تخصیص منابع در سیستم‌های امنیتی هوش مصنوعی
  • 70. تخصیص منابع در پزشکی هوشمند
  • 71. تخصیص منابع در حمل و نقل هوشمند
  • 72. تخصیص منابع در رباتیک صنعتی
  • 73. تخصیص منابع در سیستم‌های تشخیص نفوذ
  • 74. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی برای تخصیص منابع
  • 75. انتقال یادگیری در تخصیص منابع هوش مصنوعی
  • 76. تنظیم فراپارامترها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 77. تفسیرپذیری در تخصیص منابع هوش مصنوعی
  • 78. اخلاق در تخصیص منابع هوش مصنوعی
  • 79. نمونه‌های عملی از یادگیری تقویتی چندعامله در صنعت
  • 80. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 81. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در تخصیص هوش مصنوعی
  • 82. جستجوی هماهنگ در تیم‌های هوشمند
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش‌های توزیع‌شده
  • 84. یادگیری تقویتی مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 85. تخصیص منابع در محیط‌های با مقیاس بزرگ
  • 86. بهینه‌سازی استراتژی‌های همکاری
  • 87. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های ۵G
  • 88. تخصیص منابع در سیستم‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 89. پردازش زبان طبیعی در تیم‌های هوشمند
  • 90. بینایی ماشین در تیم‌های هوشمند
  • 91. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در بازی‌های استراتژیک
  • 92. تخصیص منابع در سیستم‌های توصیه هوشمند
  • 93. مدیریت بحران با تیم‌های هوشمند
  • 94. بهینه‌سازی تخصیص منابع برای ربات‌های پرنده
  • 95. هوش مصنوعی جمعی برای مدیریت ترافیک
  • 96. یادگیری تقویتی برای تخصیص وظایف در محیط‌های رباتیک پیچیده
  • 97. تخصیص منابع در سیستم‌های خودران
  • 98. تخصیص منابع در ربات‌های خانگی هوشمند
  • 99. یادگیری تقویتی برای هماهنگی در تیم‌های امداد و نجات
  • 100. تخصیص منابع در سیستم‌های تولید هوشمند

📚 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.