سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: استراتژی‌های پیشرفته برای ابر

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: استراتژی‌های پیشرفته برای ابر

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: استراتژی‌های پیشرفته برای ابر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع در ابر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی عامل و محیط
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. انواع یادگیری تقویتی (مدل‌دار و بدون مدل)
  • 6. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 8. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 12. پیشرفت‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 13. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 14. A2C و A3C
  • 15. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 16. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 17. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 18. مفاهیم یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. مزایای MARL نسبت به RL تک‌عامله
  • 20. چالش‌های اصلی در MARL
  • 21. تکامل بازی در MARL
  • 22. مدل‌های عامل-محیط در MARL
  • 23. ارتباطات بین عوامل
  • 24. یادگیری مختلط (Mixed Cooperative-Competitive)
  • 25. بازی‌های مجموع-صفر
  • 26. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 27. نظریه بازی‌ها و MARL
  • 28. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 29. کاربرد تعادل نش در MARL
  • 30. تکنیک‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 31. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 32. یادگیری مبتنی بر مشاهده جزئی
  • 33. یادگیری مبتنی بر الگوهای رفتاری
  • 34. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 35. کاربرد GNN در مدل‌سازی ارتباطات
  • 36. مدل‌های مبتنی بر تمرکز (Attention) برای ارتباطات
  • 37. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت
  • 38. مدیریت عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
  • 39. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 40. تیم ربات‌ها برای وظایف مشترک
  • 41. کنترل ترافیک هوایی با MARL
  • 42. مدیریت منابع با MARL
  • 43. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 44. بازی‌های استراتژیک و MARL
  • 45. شبیه‌سازی بازارهای مالی با MARL
  • 46. کاربردهای دفاعی و امنیتی MARL
  • 47. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های خودمختار
  • 48. سیستم‌های هدایت و ناوبری چندعامله
  • 49. آموزش عوامل برای همکاری
  • 50. آموزش عوامل برای رقابت
  • 51. یادگیری از طریق تقلید در MARL
  • 52. یادگیری تقویتی ناظر (Imitation Learning)
  • 53. استفاده از داده‌های انسانی
  • 54. چالش‌های یادگیری از طریق تقلید
  • 55. تکنیک‌های پیشرفته در MARL
  • 56. یادگیری سلسله‌مراتبی در MARL
  • 57. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 58. روش‌های اکتشاف در MARL
  • 59. اهمیت اکتشاف و بهره‌برداری
  • 60. تکنیک‌های اکتشاف مبتنی بر کنجکاوی
  • 61. یادگیری تقویتی با انتقال (Transfer Learning)
  • 62. انتقال دانش بین وظایف
  • 63. انتقال دانش بین عوامل
  • 64. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 65. معیارهای ارزیابی سنتی
  • 66. معیارهای ارزیابی در محیط‌های پویا
  • 67. شبیه‌سازهای استاندارد برای MARL
  • 68. داده‌کاوی در سیستم‌های چندعامله
  • 69. تحلیل رفتار عوامل
  • 70. پیش‌بینی رفتار عوامل
  • 71. اخلاق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 72. مسئولیت‌پذیری عوامل
  • 73. شفافیت و قابلیت تفسیر در MARL
  • 74. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 75. مدیریت هوشمند شبکه‌های توزیع برق
  • 76. کنترل مصرف در ساختمان‌های هوشمند
  • 77. کاربرد MARL در حمل و نقل هوشمند
  • 78. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 79. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران
  • 80. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 81. شبکه‌های حسگر هوشمند
  • 82. پردازش ابری و لبه (Edge Computing)
  • 83. پیاده‌سازی MARL بر روی سخت‌افزارهای خاص
  • 84. ملاحظات پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری
  • 85. بهینه‌سازی پارامترها در MARL
  • 86. ارزیابی اقتصادی کاربردهای MARL
  • 87. مدل‌سازی اقتصادی با رویکرد MARL
  • 88. تحلیل ریسک در سیستم‌های چندعامله
  • 89. روش‌های جلوگیری از همگرایی به راه‌حل‌های نامطلوب
  • 90. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 91. طراحی تابع پاداش برای همکاری
  • 92. طراحی تابع پاداش برای رقابت
  • 93. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 94. مدل‌های عامل-محیط توزیع‌شده
  • 95. یادگیری تقویتی در سیستم‌های واقعی
  • 96. چالش‌های انتقال از شبیه‌ساز به دنیای واقعی
  • 97. تکنیک‌های کاهش شکاف شبیه‌سازی-واقعیت
  • 98. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های MARL
  • 99. حملات سایبری به سیستم‌های چندعامله
  • 100. روش‌های مقاوم‌سازی در برابر حملات

📚 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.