, ,

کتاب شبکه‌های عصبی برای عامل‌های توزیع‌شده در MARL

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 شبکه‌های عصبی برای عامل‌های توزیع‌شده در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مفاهیم اساسی عامل‌های هوشمند
  • 3. یادگیری تقویتی تک‌عامله: مروری بر Q-learning
  • 4. عوامل یادگیری تقویتی: مدل‌های پایه
  • 5. شبکه‌های عصبی عمیق برای تقویت یادگیری
  • 6. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 7. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 9. آموزش شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
  • 10. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: روش‌های پیشرفته
  • 11. تنظیم فراپارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 12. تنظیم‌گری (Regularization) در شبکه‌های عصبی
  • 13. کاهش ابعاد در داده‌های با ابعاد بالا
  • 14. نمایش داده‌ها با استفاده از Autoencoders
  • 15. کاربرد تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 16. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده
  • 17. مفاهیم هماهنگی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 18. ارتباطات بین عامل‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 19. مدل‌های عامل‌های مستقل (Independent Agents)
  • 20. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 21. مقدمه‌ای بر بازی‌های تکراری
  • 22. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 23. استراتژی‌های بهینه در بازی‌های تکراری
  • 24. بازی‌های با مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 25. مفاهیم بازی‌های پویا
  • 26. مدل‌سازی محیط‌های پویا با عامل‌های متعدد
  • 27. یادگیری از طریق تعامل در محیط‌های پویا
  • 28. روش‌های یادگیری تقویتی برای عامل‌های مستقل
  • 29. یادگیری Q-learning توزیع‌شده
  • 30. یادگیری Actor-Critic توزیع‌شده
  • 31. شبکه‌های عصبی بازیگر-منتقد (Actor-Critic Networks)
  • 32. معماری‌های Actor-Critic برای MARL
  • 33. یادگیری مبتنی بر ارزش در MARL
  • 34. یادگیری مبتنی بر سیاست در MARL
  • 35. یادگیری ترکیبی ارزش و سیاست در MARL
  • 36. روش‌های Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
  • 37. مفهوم CTDE در MARL
  • 38. پیاده‌سازی CTDE با شبکه‌های عصبی
  • 39. استفاده از شبکه‌های عصبی مرکزی (Centralized Critic)
  • 40. استفاده از شبکه‌های عصبی محیطی (Decentralized Actors)
  • 41. یادگیری مشاهده‌پذیر محدود (Partially Observable Environments)
  • 42. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 43. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 44. یادگیری تقویتی از طریق تقلید
  • 45. کاربرد یادگیری از طریق تقلید در MARL
  • 46. روش‌های یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 47. یادگیری مدل محیط با شبکه‌های عصبی
  • 48. استفاده از مدل یادگرفته شده برای برنامه‌ریزی
  • 49. روش‌های یادگیری بدون مدل (Model-Free RL)
  • 50. پیاده‌سازی مدل‌های Model-Free در MARL
  • 51. تکنیک‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) برای MARL
  • 52. شبکه‌های عصبی عمیق برای عامل‌های مستقل
  • 53. شبکه‌های عصبی عمیق برای CTDE
  • 54. تکنیک‌های پیشرفته در MARL
  • 55. یادگیری مبتنی بر پاداش مشترک (Shared Reward)
  • 56. یادگیری مبتنی بر پاداش مجزا (Individual Reward)
  • 57. ترکیب پاداش‌های مجزا و مشترک
  • 58. کاربرد MARL در رباتیک توزیع‌شده
  • 59. کنترل گروهی ربات‌ها با MARL
  • 60. هماهنگی ربات‌ها در وظایف پیچیده
  • 61. کاربرد MARL در سیستم‌های هوشمند حمل‌ونقل
  • 62. مدیریت ترافیک با استفاده از MARL
  • 63. بهینه‌سازی مسیر در شبکه‌های حمل‌ونقل
  • 64. کاربرد MARL در بازی‌های استراتژیک
  • 65. توسعه عامل‌های هوشمند برای بازی‌های پیچیده
  • 66. یادگیری استراتژی‌های پویا در بازی‌ها
  • 67. کاربرد MARL در شبکه‌های ارتباطی
  • 68. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌های بی‌سیم
  • 69. مدیریت تداخل در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 70. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده اقتصادی
  • 71. بازارهای خودکار با عامل‌های هوشمند
  • 72. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در محیط‌های اقتصادی
  • 73. کاربرد MARL در شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 74. مدیریت تولید و مصرف انرژی با عامل‌های هوشمند
  • 75. بهینه‌سازی پایداری شبکه انرژی
  • 76. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 77. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL
  • 78. اعتبارسنجی عامل‌های MARL در محیط‌های واقعی
  • 79. چالش‌های تعمیم‌پذیری در MARL
  • 80. روش‌های بهبود تعمیم‌پذیری عامل‌های MARL
  • 81. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های متعدد
  • 82. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای عامل‌های متعدد
  • 83. آموزش عامل‌های متعدد با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده
  • 84. روش‌های ارتباطی بین عامل‌ها در MARL
  • 85. نمایه‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
  • 86. یادگیری استراتژی‌های ارتباطی بهینه
  • 87. مفاهیم اخلاقی و ایمنی در MARL
  • 88. طراحی سیستم‌های MARL ایمن و قابل اعتماد
  • 89. مسئولیت‌پذیری در عامل‌های هوشمند توزیع‌شده
  • 90. ملاحظات شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 91. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در هوش مصنوعی
  • 92. اصول فقهی در کاربرد فناوری‌های نوین
  • 93. چارچوب‌های قانونی برای توسعه هوش مصنوعی در ایران
  • 94. امنیت داده‌ها در سیستم‌های عامل توزیع‌شده
  • 95. حفاظت از اطلاعات در MARL
  • 96. ملاحظات حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند
  • 97. کاربرد شبکه عصبی گرافی (GNN) در MARL
  • 98. استفاده از GNN برای مدل‌سازی روابط بین عامل‌ها
  • 99. پیاده‌سازی GNN در معماری‌های MARL
  • 100. یادگیری تقویتی با استفاده از گرافی‌های پویا

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب شبکه‌های عصبی برای عامل‌های توزیع‌شده در MARL”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا