سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف و پیش‌بینی ناسازگاری در محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب کشف و پیش‌بینی ناسازگاری در محیط‌های 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 کشف و پیش‌بینی ناسازگاری در محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: ناسازگاری دینامیکی (Non-stationarity)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 3. تعریف عامل در سیستم‌های چندعامله
  • 4. بردارهای حالت و عمل در محیط‌های چندعامله
  • 5. تابع پاداش در محیط‌های چندعامله
  • 6. مفهوم ناسازگاری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. انواع ناسازگاری (ثابت، پویا، مبتنی بر مشاهده)
  • 8. مدل‌سازی ریاضی ناسازگاری
  • 9. تاثیر ناسازگاری بر عملکرد عامل
  • 10. معیارهای ارزیابی عملکرد عامل در حضور ناسازگاری
  • 11. یادگیری تقویتی تک‌عامله در محیط‌های ایستا
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه (Q-learning، SARSA)
  • 13. نکات مربوط به انتخاب تابع پاداش مناسب
  • 14. تطبیق عامل با تغییرات محیطی
  • 15. شناسایی تغییرات در تابع پاداش
  • 16. شناسایی تغییرات در تابع انتقال حالت
  • 17. روش‌های تشخیص ناگهانی تغییرات محیطی
  • 18. تکنیک‌های یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 19. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 20. مدل‌سازی محیط‌های پویا برای یادگیری تقویتی
  • 21. مقایسه یادگیری تقویتی تک‌عامله و چندعامله
  • 22. چالش‌های هماهنگی بین عامل‌ها
  • 23. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium) در سیستم‌های چندعامله
  • 24. کاربرد نظریه بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. مدل‌سازی عامل‌های هوشمند و خودخواه
  • 26. مدل‌سازی عامل‌های همکاری‌کننده
  • 27. روش‌های پیش‌بینی رفتار عامل‌های دیگر
  • 28. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based RL) در محیط‌های چندعامله
  • 29. تولید مدل محیط چندعامله
  • 30. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی و پیش‌بینی
  • 31. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL) در محیط‌های چندعامله
  • 32. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل برای چندعامله
  • 33. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در محیط‌های چندعامله
  • 34. شبکه‌های عصبی عمیق برای تخمین تابع ارزش
  • 35. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 36. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 37. یادگیری تقویتی با عامل‌های متعدد و مستقل
  • 38. چالش‌های همگرایی در یادگیری تقویتی با عامل‌های متعدد
  • 39. روش‌های پایدارسازی یادگیری در محیط‌های چندعامله
  • 40. یادگیری تقویتی با عامل‌های متقابل (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 41. نقش ارتباطات بین عامل‌ها
  • 42. مفهوم ارتباطات صریح و ضمنی
  • 43. یادگیری تقویتی با استفاده از ارتباطات
  • 44. طراحی پروتکل‌های ارتباطی ساده
  • 45. ارتباطات مبتنی بر مدل زبان
  • 46. یادگیری تقویتی برای کشف ناسازگاری
  • 47. شناسایی الگوهای ناسازگار در داده‌های یادگیری
  • 48. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 49. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص ناسازگاری
  • 50. استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 51. استفاده از جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 52. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تشخیص ناسازگاری
  • 53. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی ناسازگاری
  • 54. مدل‌سازی روند تغییرات محیطی
  • 55. پیش‌بینی تغییرات ناگهانی در تابع پاداش
  • 56. پیش‌بینی تغییرات در رفتار سایر عامل‌ها
  • 57. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی
  • 58. مدل‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی
  • 59. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 60. انتقال دانش از محیط‌های سازگار به ناسازگار
  • 61. کاربرد یادگیری انتقالی در بهبود عملکرد عامل
  • 62. یادگیری تقویتی تطبیقی (Adaptive RL)
  • 63. طراحی الگوریتم‌های تطبیقی
  • 64. تنظیم خودکار پارامترهای یادگیری
  • 65. یادگیری تقویتی قوی (Robust RL)
  • 66. طراحی عامل‌های مقاوم در برابر اختلالات
  • 67. مقاومت در برابر عدم قطعیت‌های محیطی
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی قوی در سیستم‌های بحرانی
  • 69. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 70. هماهنگی ربات‌ها برای انجام وظایف
  • 71. ناوبری ربات‌ها در محیط‌های پویا
  • 72. رباتیک موازی برای افزایش بهره‌وری
  • 73. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 74. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 75. تصمیم‌گیری مشترک در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 76. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توزیع‌شده
  • 77. یادگیری تقویتی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 78. مدیریت انرژی در شبکه‌های حسگر
  • 79. جمع‌آوری داده‌ها در شبکه‌های حسگر
  • 80. امنیت در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 81. یادگیری تقویتی در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 82. مدل‌سازی رفتار معامله‌گران
  • 83. پیش‌بینی روند بازار
  • 84. مدیریت ریسک در سرمایه‌گذاری
  • 85. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 86. مدیریت ترافیک شهری
  • 87. بهینه‌سازی مسیرها
  • 88. کنترل چراغ‌های راهنمایی
  • 89. یادگیری تقویتی در شبکه‌های مخابراتی
  • 90. مدیریت پهنای باند
  • 91. بهینه‌سازی مسیریابی بسته‌ها
  • 92. افزایش کیفیت سرویس
  • 93. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 94. تولید متن
  • 95. ترجمه ماشینی
  • 96. خلاصه‌سازی متن
  • 97. یادگیری تقویتی در بازی‌های کامپیوتری
  • 98. استراتژی‌های بازی
  • 99. هوش مصنوعی در بازی‌ها
  • 100. یادگیری تقویتی برای آموزش عامل‌های بازی

📚 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.