سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل و شبیه‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های با پاداش لحظه‌ای

کتاب تحلیل و شبیه‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های با پاداش لحظه‌ای

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 تحلیل و شبیه‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های با پاداش لحظه‌ای

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش لحظه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت، فضای عمل و فضای مشاهده
  • 5. تابع پاداش و تابع گذار حالت
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 10. یادگیری تقویتی در مقابل یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت‌های کلیدی MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 13. چالش‌های اصلی در MARL: عدم ایستایی، پیچیدگی و هماهنگی
  • 14. انواع محیط‌های چندعامله: همکارانه، رقابتی و مختلط
  • 15. مدل‌های تعامل عامل‌ها
  • 16. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
  • 17. مدل‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized)
  • 18. مدل‌های ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 19. یادگیری Q-Learning چندعامله
  • 20. یادگیری SARSA چندعامله
  • 21. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 22. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 23. یادگیری سیاست گرادیان چندعامله (Multi-Agent Policy Gradient)
  • 24. Actor-Critic چندعامله
  • 25. الگوریتم‌های CTDE: MADDPG
  • 26. الگوریتم‌های CTDE: QMIX
  • 27. الگوریتم‌های CTDE: VDN
  • 28. کاربرد پاداش لحظه‌ای در MARL
  • 29. طراحی تابع پاداش در محیط‌های چندعامله
  • 30. مشکلات پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 31. تکنیک‌های تشویق اکتشاف (Exploration)
  • 32. روش‌های افزایش پاداش (Reward Shaping)
  • 33. یادگیری تقویتی با پاداش مشترک (Shared Reward)
  • 34. یادگیری تقویتی با پاداش مجزا (Individual Reward)
  • 35. یادگیری تقویتی با پاداش ترکیبی
  • 36. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 37. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی ساده
  • 38. استفاده از کتابخانه‌های شبیه‌سازی MARL (مانند PettingZoo)
  • 39. پیاده‌سازی محیط‌های سفارشی
  • 40. تنظیم پارامترهای شبیه‌سازی
  • 41. مدل‌سازی رفتار عامل‌ها
  • 42. استراتژی‌های اکتشاف در MARL
  • 43. روش‌های تصادفی‌سازی (Epsilon-Greedy)
  • 44. روش‌های مبتنی بر آنتروپی (Entropy-based Exploration)
  • 45. روش‌های مبتنی بر کنجکاوی (Curiosity-driven Exploration)
  • 46. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در MARL
  • 47. آموزش مدل محیط در MARL
  • 48. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 49. چالش‌های یادگیری مدل در محیط‌های پویا
  • 50. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 51. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی عمیق (Deep MARL)
  • 52. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش ورودی‌های بصری
  • 53. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش توالی‌ها
  • 54. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MARL
  • 55. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای CTDE
  • 56. آموزش عمیق با حافظه (Deep Recurrent MARL)
  • 57. تقویت یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 58. یادگیری از داده‌های از پیش ضبط شده (Offline Imitation Learning)
  • 59. یادگیری از طریق مشاهده (Learning from Observation)
  • 60. تقویت یادگیری از طریق یادگیری فعال (Active Learning)
  • 61. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر اهداف (Goal-conditioned RL)
  • 62. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر تنوع (Diversity-based Rewards)
  • 63. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در MARL
  • 64. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 65. هماهنگی ربات‌ها در وظایف مشترک
  • 66. ناوبری و مسیریابی ربات‌ها
  • 67. یادگیری کنترل برای بازوهای رباتیک
  • 68. کاربردهای MARL در بازی‌ها
  • 69. استراتژی‌های هوش مصنوعی در بازی‌های چندنفره
  • 70. شبیه‌سازی بازیکنان در بازی‌های استراتژیک
  • 71. آموزش عامل‌ها برای بازی‌های تیمی
  • 72. کاربردهای MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 73. مدیریت منابع در شبکه‌ها
  • 74. بهینه‌سازی ترافیک
  • 75. شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 76. کاربردهای MARL در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 77. معاملات الگوریتمی در بازارهای چندعامله
  • 78. بهینه‌سازی سبد سهام
  • 79. مدیریت ریسک در بازارهای مالی
  • 80. کاربردهای MARL در محاسبات علمی
  • 81. شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 82. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 83. تحلیل داده‌های حجیم
  • 84. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 85. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 86. شفافیت و قابلیت تفسیر
  • 87. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 88. مسائل امنیتی در MARL
  • 89. حملات adversaria در MARL
  • 90. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 91. روش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
  • 92. معیارهای استاندارد ارزیابی
  • 93. مقایسه الگوریتم‌ها
  • 94. تحلیل حساسیت
  • 95. آینده پژوهی در MARL
  • 96. یادگیری تقویتی تعمیم‌پذیر (Generalizable MARL)
  • 97. یادگیری تقویتی قابل تفسیر (Interpretable MARL)
  • 98. یادگیری تقویتی با مقیاس‌پذیری بالا
  • 99. یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش (Knowledge-based MARL)
  • 100. یادگیری تقویتی با درک اجتماعی (Social 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.