سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب موازی‌سازی و پردازش توزیع شده در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب موازی‌سازی و پردازش توزیع شده در الگوریتم‌های 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 موازی‌سازی و پردازش توزیع شده در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توزیع شده (Distributed Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر محیط‌های چندعامله
  • 3. مدل‌سازی فضای حالت و عمل در محیط‌های چندعامله
  • 4. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف تعمیم‌یافته (G-MDP)
  • 5. مفاهیم کلیدی در همکاری و رقابت عامل‌ها
  • 6. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 7. کاربرد الگوریتم‌های تک‌عامله در مسائل چندعامله
  • 8. یادگیری سیاست مبتنی بر مدل در محیط‌های چندعامله
  • 9. یادگیری سیاست بدون مدل در محیط‌های چندعامله
  • 10. الگوریتم‌های Q-learning در محیط‌های چندعامله
  • 11. توسعه Q-learning برای مسائل همکاری
  • 12. توسعه Q-learning برای مسائل رقابتی
  • 13. الگوریتم‌های SARSA در محیط‌های چندعامله
  • 14. تطبیق SARSA با محیط‌های چندعامله
  • 15. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی چندعامله (Deep MARL)
  • 16. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در Deep MARL
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی در Deep MARL
  • 18. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در Deep MARL
  • 19. معرفی الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 20. الگوریتم‌های Actor-Critic مبتنی بر مدل در MARL
  • 21. الگوریتم‌های Actor-Critic بدون مدل در MARL
  • 22. الگوریتم‌های Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 23. پیاده‌سازی و کاربردهای MADDPG
  • 24. معرفی الگوریتم‌های Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 25. تطبیق PPO با محیط‌های چندعامله
  • 26. الگوریتم‌های Multi-Agent PPO
  • 27. معرفی الگوریتم‌های QMIX
  • 28. کاربرد QMIX در مسائل همکاری
  • 29. معرفی الگوریتم‌های VDN (Value Decomposition Networks)
  • 30. کاربرد VDN در مسائل همکاری
  • 31. مقایسه QMIX و VDN
  • 32. موازی‌سازی در الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. استفاده از پردازش موازی برای تسریع آموزش
  • 34. معماری‌های موازی برای MARL
  • 35. موازی‌سازی داده در MARL
  • 36. موازی‌سازی مدل در MARL
  • 37. پردازش توزیع شده در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 38. معماری‌های توزیع شده برای MARL
  • 39. استفاده از فریم‌ورک‌های پردازش توزیع شده (مانند Ray)
  • 40. هماهنگی و ارتباط بین عامل‌ها در سیستم‌های توزیع شده
  • 41. مدیریت منابع در سیستم‌های پردازش توزیع شده MARL
  • 42. چالش‌های موازی‌سازی و پردازش توزیع شده در MARL
  • 43. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL با موازی‌سازی
  • 44. بهبود کارایی آموزش با پردازش توزیع شده
  • 45. تکنیک‌های همگام‌سازی در پردازش توزیع شده MARL
  • 46. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues) در MARL توزیع شده
  • 47. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در MARL
  • 48. کاربرد GNN در مدل‌سازی روابط بین عامل‌ها
  • 49. یادگیری تقویتی با ارتباطات صریح بین عامل‌ها
  • 50. مدل‌سازی ارتباطات در محیط‌های چندعامله
  • 51. یادگیری تقویتی با تعاملات پیچیده
  • 52. تکنیک‌های اکتشاف در محیط‌های چندعامله
  • 53. استراتژی‌های اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 54. استراتژی‌های اکتشاف مبتنی بر پاداش افزوده
  • 55. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 56. طراحی تابع پاداش برای مسائل چندعامله
  • 57. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 58. اعتماد و عدم اعتماد بین عامل‌ها
  • 59. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 60. یادگیری تقویتی با عامل‌های غیرقابل اعتماد
  • 61. یادگیری تقویتی برای مسائل هماهنگی
  • 62. یادگیری تقویتی برای مسائل تخصیص منابع
  • 63. یادگیری تقویتی برای کنترل ترافیک
  • 64. یادگیری تقویتی برای رباتیک چندعامله
  • 65. یادگیری تقویتی برای بازی‌های استراتژیک
  • 66. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 67. یادگیری تقویتی برای مدیریت شبکه
  • 68. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی انرژی
  • 69. یادگیری تقویتی برای تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های توزیع شده
  • 70. اعتبارسنجی و ارزیابی الگوریتم‌های MARL
  • 71. معیارهای ارزیابی عملکرد در MARL
  • 72. مجموعه‌های داده استاندارد برای MARL
  • 73. شبیه‌سازهای محیط‌های چندعامله
  • 74. تکنیک‌های دیباگ و رفع اشکال در MARL
  • 75. اخلاق در هوش مصنوعی چندعامله
  • 76. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها در سیستم‌های توزیع شده
  • 77. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 78. حملات adversarial در MARL
  • 79. مقاومت الگوریتم‌های MARL در برابر حملات
  • 80. یادگیری تقویتی با عامل‌های انسان‌نما
  • 81. تعامل عامل‌های هوش مصنوعی با انسان
  • 82. یادگیری تقویتی با ملاحظات اقتصادی
  • 83. مدل‌سازی بازارها با استفاده از MARL
  • 84. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 85. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع شده انرژی هوشمند
  • 86. یادگیری تقویتی برای شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 87. یادگیری تقویتی با هدف یادگیری از دیگر عامل‌ها
  • 88. یادگیری تقویتی با تعمیم‌پذیری بالا
  • 89. یادگیری تقویتی با قابلیت تفسیرپذیری
  • 90. آینده پژوهش در موازی‌سازی و پردازش توزیع شده MARL
  • 91. مسائل باز و چالش‌های آینده
  • 92. مبانی نظری موازی‌سازی در الگوریتم‌های یادگیری
  • 93. اصول پردازش توزیع شده در سیستم‌های محاسباتی
  • 94. تکنیک‌های پیشرفته موازی‌سازی برای شبکه‌های عصبی
  • 95. معماری‌های سخت‌افزاری برای پردازش موازی و توزیع شده

📚 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.