سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته CNN برای حل مسائل هماهنگی در MARL

کتاب تکنیک‌های پیشرفته CNN برای حل مسائل هماهنگی در MARL

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 تکنیک‌های پیشرفته CNN برای حل مسائل هماهنگی در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در MARL
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. پاداش و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک عامله
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری Policy Gradient
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 10. معماری‌های پایه CNN
  • 11. لایه کانولوشن و فیلترها
  • 12. لایه‌های Pooling
  • 13. لایه‌های Fully Connected
  • 14. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 16. مقدمه‌ای بر شبکه‌های LSTM و GRU
  • 17. کاربرد RNN در پردازش توالی
  • 18. ترکیب CNN و RNN
  • 19. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های پیشرفته CNN
  • 20. شبکه‌های کانولوشنال عمیق
  • 21. شبکه‌های ResNet
  • 22. شبکه‌های Inception
  • 23. شبکه‌های DenseNet
  • 24. معماری‌های CNN برای تشخیص اشیاء
  • 25. معماری‌های CNN برای بخش‌بندی تصویر
  • 26. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 27. مقدمه‌ای بر GAN
  • 28. معماری‌های پایه GAN
  • 29. کاربرد GAN در تولید داده
  • 30. آموزش عوامل MARL با CNN
  • 31. استفاده از CNN برای نمایش حالت
  • 32. استفاده از CNN برای نمایش پاداش
  • 33. استفاده از CNN برای نمایش سیاست
  • 34. مدل‌سازی محیط با CNN
  • 35. نمایش فضای حالت مشترک با CNN
  • 36. نمایش فضای عمل مشترک با CNN
  • 37. یادگیری تقویتی عمیق در MARL
  • 38. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 39. Actor-Critic methods در MARL
  • 40. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
  • 41. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 42. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 43. اتصال عوامل در MARL
  • 44. هماهنگی بین عوامل
  • 45. مدل‌سازی ارتباطات بین عوامل
  • 46. یادگیری هماهنگی برای حل مسائل
  • 47. مسائل هماهنگی در MARL
  • 48. مسائل هماهنگی در بازی‌های تیمی
  • 49. مسائل هماهنگی در رباتیک گروهی
  • 50. مسائل هماهنگی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 51. مسائل هماهنگی در مدیریت ترافیک
  • 52. مسائل هماهنگی در شبکه‌های حسگر
  • 53. مسائل هماهنگی در استراتژی‌های نظامی
  • 54. روش‌های مبتنی بر مدل برای هماهنگی
  • 55. روش‌های بدون مدل برای هماهنگی
  • 56. تکنیک‌های پیشرفته CNN برای یادگیری هماهنگی
  • 57. استفاده از CNN در نمایش ارتباطات
  • 58. استفاده از CNN در مکانیزم‌های توجه
  • 59. توجه بین عوامل (Inter-Agent Attention)
  • 60. توجه مکانی (Spatial Attention)
  • 61. توجه زمانی (Temporal Attention)
  • 62. شبکه‌های کانولوشنال با مکانیسم توجه
  • 63. کاربرد Attention در MADDPG
  • 64. استفاده از CNN برای مدل‌سازی رفتار سایر عوامل
  • 65. یادگیری پیش‌بینی رفتار سایر عوامل
  • 66. یادگیری مدل‌سازی نیت سایر عوامل
  • 67. یادگیری مدل‌سازی اهداف سایر عوامل
  • 68. بهینه‌سازی هماهنگی با استفاده از CNN
  • 69. شبکه‌های کانولوشنال گراف (GCN) در MARL
  • 70. مدل‌سازی روابط پویا بین عوامل با GCN
  • 71. کاربرد GCN در مسائل هماهنگی پیچیده
  • 72. یادگیری هماهنگی در مقیاس بزرگ
  • 73. مقیاس‌پذیری تکنیک‌های CNN در MARL
  • 74. چالش‌های آموزش عوامل متعدد
  • 75. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
  • 76. معیارهای ارزیابی هماهنگی
  • 77. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده MARL
  • 78. پیاده‌سازی تکنیک‌های پیشرفته CNN
  • 79. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 80. TensorFlow و PyTorch در MARL
  • 81. کاربرد CNN در مسائل هماهنگی عملی
  • 82. مطالعات موردی در رباتیک
  • 83. مطالعات موردی در بازی‌های کامپیوتری
  • 84. مطالعات موردی در سیستم‌های هوشمند
  • 85. آینده پژوهی در تکنیک‌های CNN برای MARL
  • 86. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری هماهنگی
  • 87. چشم‌اندازهای تحقیقاتی آینده

📚 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.