سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری تقویتی چند عامله: تئوری، الگوریتم‌ها و چشم‌اندازها

کتاب مبانی یادگیری تقویتی چند عامله: تئوری، الگوریتم‌ها و چشم‌اندازها

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 مبانی یادگیری تقویتی چند عامله: تئوری، الگوریتم‌ها و چشم‌اندازها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. تعریف یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 5. تابع پاداش و هدف عامل
  • 6. فضای حالت و فضای عمل
  • 7. سیاست عامل و تابع ارزش
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. یادگیری ارزش (Value Learning)
  • 11. یادگیری سیاست (Policy Learning)
  • 12. یادگیری ترکیبی ارزش و سیاست
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 14. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 15. الگوریتم Q-Learning
  • 16. الگوریتم SARSA
  • 17. الگوریتم Deep Q-Networks (DQN)
  • 18. الگوریتم Policy Gradients
  • 19. الگوریتم Actor-Critic
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 21. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 22. چالش‌های اساسی در MARL
  • 23. فضای حالت و عمل مشترک در MARL
  • 24. ناپایداری در MARL
  • 25. مسائل هماهنگی و رقابت
  • 26. مدل‌های هماهنگی در MARL
  • 27. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 28. یادگیری تقویتی با عامل‌های مستقل
  • 29. یادگیری تقویتی با عامل‌های هماهنگ
  • 30. الگوریتم‌های مبتنی بر تمرکز (Centralized)
  • 31. الگوریتم‌های مبتنی بر پراکندگی (Decentralized)
  • 32. الگوریتم‌های ترکیبی تمرکز و پراکندگی
  • 33. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود
  • 34. یادگیری تقویتی با ارتباطات
  • 35. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 36. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 37. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمزمان
  • 38. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 39. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 40. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 41. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 42. کاربرد یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند
  • 43. کاربرد یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
  • 44. کاربرد یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 45. کاربرد یادگیری تقویتی در سلامت
  • 46. مبانی نظری یادگیری تقویتی چند عامله
  • 47. تئوری بازی‌ها و ارتباط آن با MARL
  • 48. بازی‌های با مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 49. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 50. بازی‌های تکراری و کاربرد آن در MARL
  • 51. مفاهیم یادگیری تقویتی در بازی‌های پویا
  • 52. یادگیری تقویتی در محیط‌های با عدم قطعیت
  • 53. مدل‌های عدم قطعیت در MARL
  • 54. روش‌های مقابله با عدم قطعیت
  • 55. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 56. تکنیک‌های بهبود یادگیری با پاداش پراکنده
  • 57. اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی
  • 58. استراتژی‌های اکتشاف در MARL
  • 59. استراتژی‌های بهره‌برداری (Exploitation)
  • 60. تعادل بین اکتشاف و بهره‌برداری
  • 61. یادگیری تقویتی با حافظه
  • 62. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM) در MARL
  • 63. شبکه‌های حافظه دسترسی تصادفی (RAM)
  • 64. معماری‌های یادگیری تقویتی چند عامله
  • 65. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در MARL
  • 66. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
  • 67. یادگیری تقویتی مولد (Generative RL)
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 69. بهینه‌سازی ترکیبی در MARL
  • 70. بهینه‌سازی توزیع شده با MARL
  • 71. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با محدودیت محاسباتی
  • 72. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با محدودیت انرژی
  • 73. یادگیری تقویتی با انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 74. انتقال دانش بین عامل‌ها
  • 75. انتقال دانش بین وظایف
  • 76. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Learning)
  • 77. یادگیری تقویتی با یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)
  • 78. یادگیری تقویتی با یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 79. یادگیری تقویتی با یادگیری نیمه نظارت (Semi-Supervised Learning)
  • 80. رویکردهای اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 81. مسائل امنیتی در یادگیری تقویتی
  • 82. امنیت عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 83. حملات به سیستم‌های MARL
  • 84. حفاظت از سیستم‌های MARL
  • 85. چارچوب‌های ارزیابی در MARL
  • 86. معیارهای عملکرد در MARL
  • 87. شبیه‌سازهای یادگیری تقویتی چند عامله
  • 88. محیط‌های استاندارد برای MARL
  • 89. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 90. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 91. روندهای نوظهور در MARL
  • 92. یادگیری تقویتی با تعاملات انسانی
  • 93. یادگیری تقویتی با هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 94. چشم‌اندازهای کاربردی MARL در آینده
  • 95. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 96. تحلیل پایداری در MARL
  • 97. روش‌های اثبات صحت در MARL
  • 98. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 99. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده
  • 100. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده

📚 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.