, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌های مقیاس‌پذیری و راه‌حل‌ها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: چالش‌های مقیاس‌پذیری و راه‌حل‌ها”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا