سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب QMIX: یادگیری تقویتی چندعامله برای مسائل پیچیده

کتاب QMIX: یادگیری تقویتی چندعامله برای مسائل پیچیده

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 QMIX: یادگیری تقویتی چندعامله برای مسائل پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: QMIX

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 4. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 5. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 6. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 7. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 8. مفاهیم اساسی در MDP
  • 9. توابع پاداش و جریمه
  • 10. اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه (مانند Q-learning)
  • 12. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 13. مقدمه‌ای بر مسائل چندعامله
  • 14. تفاوت‌های بین RL تک‌عامله و چندعامله
  • 15. چالش‌های اصلی در MARL
  • 16. عدم ایستایی (Non-stationarity) در محیط‌های چندعامله
  • 17. محیط‌های همکاری، رقابت و مختلط
  • 18. انواع معماری‌های MARL
  • 19. رویکردهای متمرکز در مقابل غیرمتمرکز
  • 20. یادگیری مبتنی بر عامل (Agent-based learning)
  • 21. یادگیری مبتنی بر محیط (Environment-based learning)
  • 22. مدل‌های عامل-محیط
  • 23. مدل‌های عامل-عامل
  • 24. نقش ارتباطات در MARL
  • 25. ارتباطات صریح و ضمنی
  • 26. شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
  • 27. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 28. ترکیب DRL با MARL
  • 29. معماری‌های عمیق برای MARL
  • 30. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در RL
  • 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 32. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر در RL
  • 33. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق برای MARL
  • 34. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 35. Policy Gradient methods for MARL
  • 36. Actor-Critic methods for MARL
  • 37. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 38. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
  • 39. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 40. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 41. QMIX: یادگیری تقویتی چندعامله با تابع ارزش ترتیبی
  • 42. مبانی QMIX
  • 43. ساختار QMIX
  • 44. تابع ارزش ترکیبی (Joint Value Function)
  • 45. تابع عامل (Agent Function)
  • 46. تابع Mixing (Mixing Network)
  • 47. آموزش QMIX
  • 48. مزایای QMIX
  • 49. محدودیت‌های QMIX
  • 50. کاربردهای QMIX
  • 51. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای MARL
  • 52. رباتیک چندعامله
  • 53. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 54. مدیریت ترافیک
  • 55. شبکه‌های توزیع انرژی
  • 56. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 57. بازی‌های رومیزی چندنفره
  • 58. بازی‌های ویدئویی پیچیده
  • 59. سیستم‌های توصیه چندعامله
  • 60. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع شده
  • 61. بهینه‌سازی در سیستم‌های مخابراتی
  • 62. کاربردهای امنیتی در MARL
  • 63. تشخیص نفوذ چندعامله
  • 64. پاسخ به حوادث سایبری
  • 65. شبیه‌سازی رفتار عامل‌ها
  • 66. تحلیل پایداری سیستم‌های چندعامله
  • 67. یادگیری تقویتی در ربات‌های همکار
  • 68. هماهنگی ربات‌ها در وظایف پیچیده
  • 69. تشکیل گروه ربات‌ها
  • 70. یادگیری تقویتی در سیستم‌های خودمختار
  • 71. خودروهای خودران چندعامله
  • 72. پهپادهای گروهی
  • 73. سیستم‌های لجستیک هوشمند
  • 74. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 75. مدیریت انبار خودکار
  • 76. یادگیری تقویتی در مسائل اقتصادی
  • 77. بازارهای مالی چندعامله
  • 78. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران
  • 79. بهینه‌سازی پورتفولیو
  • 80. یادگیری تقویتی در شبکه‌های اجتماعی
  • 81. پیش‌بینی روندها
  • 82. مدیریت کمپین‌های تبلیغاتی
  • 83. تأثیرگذاری در شبکه‌های اجتماعی
  • 84. مباحث پیشرفته در MARL
  • 85. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 86. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
  • 87. یادگیری تقویتی با مدل‌های پیچیده
  • 88. یادگیری تقویتی با درک نظریه بازی‌ها
  • 89. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 90. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 91. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 92. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 93. معیارهای سنجش در محیط‌های همکاری
  • 94. معیارهای سنجش در محیط‌های رقابت
  • 95. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 96. ارزیابی قابلیت تعمیم‌پذیری
  • 97. اخلاق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 98. مسائل حریم خصوصی در MARL
  • 99. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 100. کاهش سوگیری در الگوریتم‌های MARL

📚 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.