سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب حل مسائل مقیاس‌پذیر MARL با استفاده از PyMARL

کتاب حل مسائل مقیاس‌پذیر MARL با استفاده از PyMARL

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 حل مسائل مقیاس‌پذیر MARL با استفاده از PyMARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عامل‌ها، محیط، پاداش، حالت
  • 4. یادگیری سیاست و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های پایه RL: Q-Learning
  • 6. الگوریتم‌های پایه RL: SARSA
  • 7. الگوریتم‌های پایه RL: Policy Gradients
  • 8. معرفی PyMARL
  • 9. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 10. معماری PyMARL
  • 11. اجزای اصلی PyMARL: عامل‌ها (Agents)
  • 12. اجزای اصلی PyMARL: محیط‌ها (Environments)
  • 13. اجزای اصلی PyMARL: شبکه‌های عصبی (Networks)
  • 14. اجزای اصلی PyMARL: آموزش‌دهنده‌ها (Trainers)
  • 15. اجزای اصلی PyMARL: پیکربندی (Config)
  • 16. اولین گام: اجرای یک محیط ساده با PyMARL
  • 17. اجرای عامل‌های مستقل در PyMARL
  • 18. بررسی نتایج اولیه
  • 19. مفاهیم کلیدی در MARL: همکاری و رقابت
  • 20. مدل‌های حل مسائل MARL
  • 21. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
  • 22. مدل‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized)
  • 23. مدل‌های ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 24. یادگیری عامل مرکزی (Centralized Critic)
  • 25. معرفی الگوریتم‌های MARL در PyMARL
  • 26. الگوریتم MADDPG
  • 27. اجرای MADDPG در PyMARL
  • 28. پیکربندی MADDPG
  • 29. تحلیل نتایج MADDPG
  • 30. الگوریتم QMIX
  • 31. اجرای QMIX در PyMARL
  • 32. پیکربندی QMIX
  • 33. تحلیل نتایج QMIX
  • 34. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
  • 35. اجرای VDN در PyMARL
  • 36. پیکربندی VDN
  • 37. تحلیل نتایج VDN
  • 38. الگوریتم COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 39. اجرای COMA در PyMARL
  • 40. پیکربندی COMA
  • 41. تحلیل نتایج COMA
  • 42. معرفی محیط‌های استاندارد MARL
  • 43. محیط‌های StarCraft II (SMAC)
  • 44. نصب و پیکربندی SMAC
  • 45. اجرای عامل‌ها در SMAC
  • 46. تحلیل عملکرد در SMAC
  • 47. محیط‌های Multi-Agent Particle Environments (MPE)
  • 48. اجرای عامل‌ها در MPE
  • 49. تحلیل عملکرد در MPE
  • 50. محیط‌های Gridworlds
  • 51. اجرای عامل‌ها در Gridworlds
  • 52. تحلیل عملکرد در Gridworlds
  • 53. مسائل مقیاس‌پذیر در MARL
  • 54. چالش‌های مقیاس‌پذیری
  • 55. استراتژی‌های مقابله با مقیاس‌پذیری
  • 56. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق
  • 57. تکنیک‌های کاهش بعد
  • 58. روش‌های یادگیری مبتنی بر مشاهده (Observation-based)
  • 59. روش‌های یادگیری مبتنی بر عمل (Action-based)
  • 60. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning) در MARL
  • 61. آموزش با استفاده از داده‌های از پیش جمع‌آوری شده
  • 62. مدل‌های مبتنی بر حافظه (Memory-based Models)
  • 63. استفاده از شبکه‌های حافظه بلند مدت (LSTM, GRU)
  • 64. یادگیری از طریق ارتباطات (Communication)
  • 65. پروتکل‌های ارتباطی در MARL
  • 66. یادگیری مکانیزم‌های ارتباطی
  • 67. ارزیابی الگوریتم‌ها در مسائل مقیاس‌پذیر
  • 68. معیارهای ارزیابی
  • 69. تأثیر پارامترها بر عملکرد
  • 70. تنظیم پارامترهای PyMARL
  • 71. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 72. مقایسه الگوریتم‌های مختلف در مسائل مقیاس‌پذیر
  • 73. مطالعات موردی پیشرفته
  • 74. کاربرد MARL در رباتیک
  • 75. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 76. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 77. مسائل اخلاقی و امنیتی در MARL (با رویکرد جمهوری اسلامی ایران)
  • 78. حفظ امنیت و جلوگیری از سوءاستفاده
  • 79. اصول همکاری و رقابت سازنده
  • 80. ملاحظات شرعی و قانونی در طراحی سیستم‌های MARL
  • 81. توسعه و نوآوری در حوزه MARL
  • 82. راهنمای پیشرفته برای توسعه‌دهندگان PyMARL
  • 83. اشکال‌زدایی و رفع خطاها
  • 84. مشارکت در جامعه PyMARL
  • 85. آینده تحقیقات در MARL
  • 86. درس‌های آموخته شده از دوره
  • 87. جمع‌بندی مباحث کلیدی
  • 88. بررسی مسائل پیشرفته‌تر در MARL
  • 89. تکنیک‌های یادگیری تقویتی پیشرفته برای MARL
  • 90. کاربرد شبکه‌های مولد در MARL
  • 91. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مصنوعی
  • 92. مدل‌های یادگیری تقویتی با عدم قطعیت
  • 93. یادگیری تقویتی با تمرکز بر عدالت و انصاف
  • 94. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 95. یادگیری تقویتی در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 96. بهبود کارایی سیستم‌های حمل و نقل با MARL
  • 97. بهینه‌سازی مصرف انرژی با MARL
  • 98. کاربرد MARL در زنجیره تأمین
  • 99. مدیریت ریسک در سیستم‌های MARL
  • 100. حفظ حریم خصوصی در یادگیری چندعامله

📚 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.