سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله متناسب با محیط‌های بازی شبیه‌سازی شده

کتاب معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله متناسب با محیط‌های بازی شبیه‌سازی شده

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 معماری‌های یادگیری تقویتی چندعامله متناسب با محیط‌های بازی شبیه‌سازی شده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بازی‌های شبیه‌سازی شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول اولیه هوش مصنوعی
  • 3. مبانی یادگیری ماشین
  • 4. مفهوم عامل هوشمند
  • 5. تئوری بازی‌ها و کاربرد آن در هوش مصنوعی
  • 6. مدل‌های عامل منفرد
  • 7. محیط‌های بازی شبیه‌سازی شده
  • 8. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 9. نشانه‌گذاری و پاداش در یادگیری تقویتی
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 11. یادگیری Q
  • 12. یادگیری Deep Q Network (DQN)
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 14. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 15. مسائل هماهنگی و رقابت
  • 16. معماری‌های متمرکز در MARL
  • 17. معماری‌های غیرمتمرکز در MARL
  • 18. معماری‌های نیمه‌متمرکز
  • 19. یادگیری عامل-محیط
  • 20. یادگیری عامل-عامل
  • 21. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 22. یادگیری مبتنی بر مشاهده مجزا
  • 23. یادگیری عامل با سیاست مشترک
  • 24. یادگیری عامل با سیاست مجزا
  • 25. تقویت ارتباطات بین عامل‌ها
  • 26. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 27. یادگیری مبتنی بر حافظه مشترک
  • 28. یادگیری مبتنی بر حافظه مجزا
  • 29. معماری‌های مبتنی بر شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 30. معماری‌های مبتنی بر شبکه عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 31. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر در MARL
  • 32. استفاده از گراف در معماری‌های MARL
  • 33. یادگیری تقویتی مولد
  • 34. کاربرد MARL در محیط‌های بازی شبیه‌سازی شده
  • 35. شبیه‌سازهای بازی‌های استراتژیک
  • 36. شبیه‌سازهای بازی‌های تیمی
  • 37. شبیه‌سازهای بازی‌های پویا
  • 38. طراحی پاداش در محیط‌های بازی
  • 39. تنظیم پارامترهای یادگیری در MARL
  • 40. بهینه‌سازی معماری‌های MARL
  • 41. انتقال یادگیری در MARL
  • 42. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های منابع
  • 43. یادگیری تقویتی در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 44. یادگیری تقویتی در محیط‌های با پویایی متغیر
  • 45. یادگیری تقویتی برای همکاری
  • 46. یادگیری تقویتی برای رقابت
  • 47. یادگیری تقویتی برای تعادل همکاری-رقابت
  • 48. معماری‌های با قابلیت تعمیم در MARL
  • 49. مدل‌های پیش‌بینی رفتار عامل‌های همکار
  • 50. مدل‌های پیش‌بینی رفتار عامل‌های رقیب
  • 51. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی در تصمیم‌گیری عامل
  • 52. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های جهان
  • 53. یادگیری تقویتی بدون مدل جهان
  • 54. یادگیری تقویتی با یادگیری تقابلی
  • 55. یادگیری تقویتی با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 56. معماری‌های مبتنی بر عامل‌های مبتنی بر نقش
  • 57. معماری‌های مبتنی بر عامل‌های مبتنی بر هدف
  • 58. معماری‌های مبتنی بر عامل‌های مبتنی بر سلسله مراتب
  • 59. یادگیری تقویتی برای اکتشاف در محیط‌های بازی
  • 60. یادگیری تقویتی برای ناوبری در محیط‌های بازی
  • 61. یادگیری تقویتی برای کنترل رباتیک در بازی‌ها
  • 62. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع در بازی‌ها
  • 63. یادگیری تقویتی برای استراتژی تیمی در بازی‌ها
  • 64. یادگیری تقویتی برای تاکتیک‌های فردی در بازی‌ها
  • 65. ارزیابی مقیاس‌پذیری معماری‌های MARL
  • 66. تحلیل پایداری در سیستم‌های MARL
  • 67. کاربرد MARL در شبیه‌سازی ترافیک
  • 68. کاربرد MARL در مدیریت شبکه‌های انرژی
  • 69. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 70. کاربرد MARL در رباتیک گروهی
  • 71. کاربرد MARL در بازی‌های اقتصادی
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 73. یادگیری تقویتی با پاداش‌های منفی
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری
  • 75. ارزیابی قابلیت تفسیرپذیری در MARL
  • 76. تکنیک‌های توضیح‌پذیری برای معماری‌های MARL
  • 77. مسائل اخلاقی در MARL
  • 78. حکمرانی داده‌ها در سیستم‌های MARL
  • 79. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 80. حریم خصوصی در سیستم‌های MARL
  • 81. استانداردهای طراحی معماری‌های MARL
  • 82. معیارهای ارزیابی عملکرد در MARL
  • 83. روش‌های آزمایش و اعتبارسنجی در MARL
  • 84. مطالعات موردی پیشرفته در MARL
  • 85. آخرین پیشرفت‌ها در زمینه MARL
  • 86. مباحث پیشرفته در معماری‌های MARL
  • 87. یادگیری تقویتی با پیام‌رسانی بین عامل‌ها
  • 88. یادگیری تقویتی با ارتباطات قابل یادگیری
  • 89. یادگیری تقویتی با مکانیسم‌های توجه
  • 90. یادگیری تقویتی برای حل مسائل پیچیده
  • 91. یادگیری تقویتی با رویکردهای فراشناختی
  • 92. یادگیری تقویتی با استفاده از دانش قبلی
  • 93. یادگیری تقویتی برای تنظیم خودکار پارامترها
  • 94. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی معماری‌های پویا
  • 95. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 96. روش‌های موازی‌سازی در آموزش MARL
  • 97. پلتفرم‌های پیاده‌سازی MARL
  • 98. ابزارهای شبیه‌سازی برای MARL
  • 99. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 100. آینده تحقیقات در 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.