, ,

کتاب تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL) 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 تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL) در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

🎓 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. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی در یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق (DRL): ترکیب یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق: DQN
  • 11. پیشرفت‌های DQN: Double DQN، Dueling DQN، Prioritized Experience Replay
  • 12. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 13. REINFORCE
  • 14. Actor-Critic Methods
  • 15. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 16. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 17. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 18. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 19. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 20. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 21. تفاوت‌های MARL با RL تک‌عامله
  • 22. چالش‌های اصلی در MARL: غیرایستایی محیط، عدم قطعیت، مقیاس‌پذیری
  • 23. طبقه‌بندی سناریوهای MARL: همکاری، رقابت، مختلط
  • 24. مدل‌های ارتباطی در MARL
  • 25. مدل‌های بازی در MARL
  • 26. بازی‌های مجموع-صفر (Zero-Sum Games)
  • 27. بازی‌های مجموع-غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 28. مفاهیم تعادل در بازی‌ها: تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 29. کاربرد تعادل نش در MARL
  • 30. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning (IQL)
  • 31. محدودیت‌های IQL: فرض ایستایی محیط
  • 32. وام‌گیری از نظریه بازی‌ها در MARL
  • 33. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 34. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 35. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 36. Actor-Critic برای MARL
  • 37. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 38. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 39. QMIX: یادگیری تابع ارزش ترکیبی
  • 40. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 41. QTRAN: تجزیه و ترکیب توابع ارزش
  • 42. روش‌های مبتنی بر ارتباط در MARL
  • 43. CommNet
  • 44. DIAL (Differentiable Inter-Agent Learning)
  • 45. TarMAC (Targeted Multi-Agent Communication)
  • 46. rete-Based Communication Protocols
  • 47. یادگیری تقویتی برای رباتیک در محیط‌های چندعامله
  • 48. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 49. MARL در مدیریت ترافیک
  • 50. MARL در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 51. MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. MARL در بازی‌های کامپیوتری (محیط‌های شبیه‌سازی شده)
  • 53. MARL در امور مالی (معاملات الگوریتمی)
  • 54. MARL در بهینه‌سازی منابع
  • 55. MARL در سیستم‌های خودمختار (خودروهای خودران)
  • 56. MARL در شبکه‌های توزیع انرژی
  • 57. MARL در مدیریت لجستیک
  • 58. MARL در کنترل صنعتی
  • 59. MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 60. MARL در نظارت و امنیت
  • 61. MARL در یادگیری همکاری بین عامل‌ها
  • 62. MARL در حل مسائل تضاد منافع
  • 63. MARL در یادگیری استراتژی‌های پیچیده
  • 64. MARL در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 65. MARL در محیط‌های پویا و متغیر
  • 66. MARL در یادگیری استراتژی‌های ضدحمله
  • 67. MARL در بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 68. MARL در تعامل عامل‌ها با انسان (Human-Agent Interaction)
  • 69. MARL در شبیه‌سازی‌های اجتماعی
  • 70. MARL در مسائل زنجیره تأمین
  • 71. MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 72. MARL در کنترل سیستم‌های رباتیک هماهنگ
  • 73. MARL در پیش‌بینی و مدیریت حوادث
  • 74. MARL در طراحی پروتکل‌های ارتباطی امن
  • 75. MARL در بهینه‌سازی الگوریتم‌های مسیریابی
  • 76. MARL در کنترل سیستم‌های هوشمند ساختمان
  • 77. MARL در تحلیل و پیش‌بینی رفتارهای اقتصادی
  • 78. MARL در بهینه‌سازی عملیات نظامی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 79. MARL در مدیریت فجایع طبیعی (با رویکرد هماهنگی)
  • 80. MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 81. MARL در کنترل سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 82. MARL در بهینه‌سازی مصرف سوخت در ناوگان
  • 83. MARL در مدیریت ریسک در بازارهای مالی (با چارچوب‌های نظارتی)
  • 84. MARL در بهینه‌سازی تخصیص بودجه در پروژه‌ها
  • 85. MARL در کنترل سیستم‌های رباتیک در محیط‌های خطرناک
  • 86. MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 87. MARL در مدیریت سیستم‌های آبیاری هوشمند
  • 88. MARL در بهینه‌سازی مصرف منابع در کشاورزی
  • 89. MARL در کنترل سیستم‌های توزیع آب
  • 90. MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در خانه‌ها
  • 91. MARL در مدیریت سیستم‌های تصفیه آب
  • 92. MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای بازیافت
  • 93. MARL در کنترل سیستم‌های تولید انرژی تجدیدپذیر
  • 94. MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 95. MARL در مدیریت سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 96. MARL در بهینه‌سازی زمان‌بندی عملیات
  • 97. MARL در کنترل سیستم‌های رباتیک در خطوط تولید
  • 98. MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای نگهداری و تعمیرات
  • 99. MARL در مدیریت سیستم‌های مدیریت پسماند
  • 100. MARL در بهینه‌سازی فرآیندهای انبارداری

📚 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 تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL) در MARL”

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

پیمایش به بالا