سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع PyMARL: برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به MARL

کتاب راهنمای جامع PyMARL: برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به MARL

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 راهنمای جامع PyMARL: برای توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 4. انواع یادگیری تقویتی
  • 5. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 6. عامل‌ها در یادگیری تقویتی
  • 7. فرایند یادگیری عامل
  • 8. پاداش و سیاست در یادگیری تقویتی
  • 9. تابع ارزش و مدل محیط
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 11. یادگیری Q-Learning
  • 12. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 13. یادگیری Actor-Critic
  • 14. پایه‌گذاری PyMARL
  • 15. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 16. ساختار کلی PyMARL
  • 17. اجزای اصلی PyMARL
  • 18. محیط‌های استاندارد در PyMARL
  • 19. پیاده‌سازی محیط‌های سفارشی
  • 20. طراحی عامل‌ها در PyMARL
  • 21. پیاده‌سازی سیاست‌های عامل
  • 22. استفاده از شبکه‌های عصبی در عامل‌ها
  • 23. مدیریت ارتباطات بین عامل‌ها
  • 24. استراتژی‌های همکاری بین عامل‌ها
  • 25. استراتژی‌های رقابتی بین عامل‌ها
  • 26. استراتژی‌های مختلط بین عامل‌ها
  • 27. الگوریتم‌های MARL در PyMARL
  • 28. MADDPG: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient
  • 29. COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
  • 30. QMIX: Value-Based Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 31. VDN: Value Decomposition Networks
  • 32. MAPPO: Multi-Agent Proximal Policy Optimization
  • 33. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 34. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 35. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 36. معیارهای سنجش عملکرد در MARL
  • 37. تجزیه و تحلیل نتایج
  • 38. تجسم‌سازی داده‌های عملکرد
  • 39. کاربرد PyMARL در حل مسائل
  • 40. مثال‌های کاربردی در رباتیک
  • 41. مثال‌های کاربردی در بازی‌ها
  • 42. مثال‌های کاربردی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 43. مثال‌های کاربردی در مدیریت منابع
  • 44. مثال‌های کاربردی در شبکه‌های هوشمند
  • 45. مثال‌های کاربردی در حمل و نقل هوشمند
  • 46. مثال‌های کاربردی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 47. مثال‌های کاربردی در امنیت سایبری
  • 48. مثال‌های کاربردی در اقتصاد هوشمند
  • 49. مثال‌های کاربردی در بهداشت و درمان
  • 50. توسعه و سفارشی‌سازی PyMARL
  • 51. افزودن الگوریتم‌های جدید
  • 52. توسعه محیط‌های پیچیده‌تر
  • 53. بهینه‌سازی عملکرد PyMARL
  • 54. ملاحظات امنیتی در توسعه MARL
  • 55. اصول اخلاقی در توسعه MARL
  • 56. حریم خصوصی در سیستم‌های MARL
  • 57. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 58. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های MARL
  • 59. راهنمایی برای پروژه‌های پیشرفته
  • 60. مطالعه مقالات علمی جدید در MARL
  • 61. شرکت در انجمن‌های تخصصی MARL
  • 62. به‌روزرسانی دانش در حوزه AI
  • 63. یادگیری تقویتی عمیق
  • 64. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 66. یادگیری انتقالی در MARL
  • 67. یادگیری تقویتی با چند وظیفه
  • 68. یادگیری تقویتی با مربی
  • 69. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 70. یادگیری تقویتی با پاداش سماور
  • 71. یادگیری تقویتی با یادگیری شبیه‌سازی شده
  • 72. یادگیری تقویتی با یادگیری خودنظارتی
  • 73. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 74. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 75. مفاهیم پیشرفته در MARL
  • 76. بازی‌های با مجموع صفر
  • 77. بازی‌های با مجموع غیرصفر
  • 78. تعادل نش در بازی‌ها
  • 79. استراتژی‌های بهینه در بازی‌ها
  • 80. پیاده‌سازی بازی‌های ساده با PyMARL
  • 81. پیاده‌سازی بازی‌های پیچیده‌تر با PyMARL
  • 82. نظارت بر یادگیری عامل‌ها
  • 83. مداخلات در فرایند یادگیری
  • 84. تنظیم استراتژی‌های یادگیری
  • 85. توسعه ابزارهای دیباگینگ برای MARL
  • 86. ارزیابی ریسک در سیستم‌های MARL
  • 87. مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 88. یادگیری با عامل‌های نامتقارن
  • 89. یادگیری با عامل‌های ناهمگن
  • 90. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 91. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
  • 92. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی
  • 93. آینده تحقیقات در MARL
  • 94. چالش‌های پیش روی MARL
  • 95. فرصت‌های جدید در MARL
  • 96. نقش MARL در هوش مصنوعی عمومی
  • 97. نکات پایانی برای توسعه‌دهندگان

📚 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.