سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌های مقیاس‌پذیری و راه‌حل‌ها

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌های مقیاس‌پذیری و راه‌حل‌ها

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 یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌های مقیاس‌پذیری و راه‌حل‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با مقیاس‌پذیری بالا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 6. یادگیری تقویتی عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری عمیق با Q-learning
  • 9. یادگیری عمیق با Actor-Critic
  • 10. مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 11. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی
  • 12. پیچیدگی محاسباتی
  • 13. نیاز به داده‌های زیاد
  • 14. ناپایداری در آموزش
  • 15. تکنیک‌های مقابله با مقیاس‌پذیری
  • 16. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 17. استفاده از پردازش موازی
  • 18. یادگیری تقویتی با نمونه‌های نامتوازن
  • 19. یادگیری تقویتی با حافظه بلندمدت
  • 20. معماری‌های پیشرفته برای یادگیری تقویتی
  • 21. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTM)
  • 22. شبکه‌های ترنسفورمر در یادگیری تقویتی
  • 23. یادگیری تقویتی با مدل‌های مولد
  • 24. یادگیری تقویتی با شبکه‌های گراف عصبی
  • 25. چالش‌های همکاری و رقابت در سیستم‌های چندعامله
  • 26. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 27. یادگیری استراتژی‌های تعادلی
  • 28. مدل‌سازی رفتار سایر عامل‌ها
  • 29. یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار
  • 30. یادگیری تقویتی با عامل‌های رقیب
  • 31. یادگیری تقویتی با عامل‌های مختلط
  • 32. تقویت یادگیری مبتنی بر هنجارهای اجتماعی
  • 33. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 35. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 36. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 37. کاربردها و مطالعات موردی
  • 38. رباتیک و کنترل سیستم‌ها
  • 39. خودروهای خودران
  • 40. مدیریت ترافیک شهری
  • 41. شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 42. سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 43. بازی‌های کامپیوتری و شبیه‌سازی‌ها
  • 44. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 45. بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 46. پژوهش‌های نوین در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 47. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 48. یادگیری تقویتی با هدف‌گذاری
  • 49. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 50. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی معکوس
  • 51. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 52. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده
  • 53. یادگیری تقویتی با رویکردهای مبتنی بر بازی
  • 54. یادگیری تقویتی با نظریه بازی‌های تکاملی
  • 55. یادگیری تقویتی با استفاده از شبیه‌سازی‌های مبتنی بر عامل
  • 56. یادگیری تقویتی با استراتژی‌های پویا
  • 57. یادگیری تقویتی با عامل‌های خودمختار
  • 58. یادگیری تقویتی با رویکردهای یادگیری عمیق و تقویتی ترکیبی
  • 59. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 60. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 61. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی (GAN)
  • 62. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 63. یادگیری تقویتی با رویکردهای مدل‌محور
  • 64. یادگیری تقویتی با رویکردهای بدون مدل
  • 65. یادگیری تقویتی با ترکیبی از رویکردهای مدل‌محور و بدون مدل
  • 66. یادگیری تقویتی با بهینه‌سازی سیاست گرادیانی
  • 67. یادگیری تقویتی با Q-learning پیشرفته
  • 68. یادگیری تقویتی با Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 69. یادگیری تقویتی با Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 70. یادگیری تقویتی با Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 71. یادگیری تقویتی با Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 72. یادگیری تقویتی با Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 73. یادگیری تقویتی با Mean Field Reinforcement Learning
  • 74. یادگیری تقویتی با رویکردهای مبتنی بر مدل‌های دینامیکی
  • 75. یادگیری تقویتی با استنتاج مدل محیط
  • 76. یادگیری تقویتی با یادگیری مدل پیش‌بینی‌کننده
  • 77. یادگیری تقویتی با رویکردهای مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده
  • 78. یادگیری تقویتی با یادگیری مهارت‌ها
  • 79. یادگیری تقویتی با یادگیری سلسله مراتبی
  • 80. یادگیری تقویتی با اکتشاف هدفمند
  • 81. یادگیری تقویتی با ارزیابی و انتخاب سیاست
  • 82. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر
  • 83. یادگیری تقویتی با ارزیابی عملکرد و معیارهای مقایسه
  • 84. یادگیری تقویتی با ابزارهای شبیه‌سازی و توسعه
  • 85. یادگیری تقویتی با محیط‌های استاندارد (OpenAI Gym, PettingZoo)
  • 86. یادگیری تقویتی با چارچوب‌های نرم‌افزاری (Ray RLlib, Stable Baselines3)
  • 87. یادگیری تقویتی با رویکردهای توزیع‌شده و موازی
  • 88. یادگیری تقویتی با استفاده از خوشه های محاسباتی
  • 89. یادگیری تقویتی با بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 90. یادگیری تقویتی با ملاحظات امنیتی و پایداری سیستم
  • 91. یادگیری تقویتی با رویکردهای مقاوم در برابر اختلال
  • 92. یادگیری تقویتی با تضمین‌های ایمنی
  • 93. یادگیری تقویتی با آینده‌پژوهی و روندهای نوظهور

📚 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.