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

کتاب یادگیری تقویتی چند عامله: مبانی، الگوریتم‌ها و کاربردها

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 چند عامله: مبانی، الگوریتم‌ها و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفهوم عامل و محیط
  • 3. فضای حالت و عمل
  • 4. تابع پاداش
  • 5. سیاست عامل
  • 6. تابع ارزش
  • 7. معادله بلمن
  • 8. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 9. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 10. یادگیری ترکیبی
  • 11. روش‌های مونت کارلو
  • 12. یادگیری تفاضل زمانی (TD)
  • 13. یادگیری SARSA
  • 14. یادگیری Q-Learning
  • 15. عوامل مستقل
  • 16. محیط‌های چند عامله
  • 17. تعاملات بین عوامل
  • 18. هماهنگی و رقابت
  • 19. یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 20. چالش‌های MARL
  • 21. فضای حالت مشترک
  • 22. فضای عمل مشترک
  • 23. فضای حالت منفرد
  • 24. فضای عمل منفرد
  • 25. دیدگاه عامل مرکزی
  • 26. دیدگاه عامل غیرمتمرکز
  • 27. یادگیری تقویتی متمرکز-غیرمتمرکز (CTDE)
  • 28. مدل‌های CTDE
  • 29. MADDPG
  • 30. QMIX
  • 31. COMA
  • 32. Factored Q-Learning
  • 33. Approximation of Value Functions
  • 34. Deep Q-Networks (DQN)
  • 35. Policy Gradient Methods
  • 36. Actor-Critic Methods
  • 37. Multi-Agent Policy Gradient
  • 38. Multi-Agent Actor-Critic
  • 39. Decentralized execution, centralized training
  • 40. Communication in Multi-Agent Systems
  • 41. Learning to Communicate
  • 42. Information Sharing
  • 43. Coordination Mechanisms
  • 44. Emergent Communication
  • 45. Game Theory in MARL
  • 46. Nash Equilibrium
  • 47. Correlated Equilibrium
  • 48. Walrasian Equilibrium
  • 49. Bayesian Games
  • 50. Repeated Games
  • 51. Stochastic Games
  • 52. Markov Games
  • 53. General-form games
  • 54. State-Action-Reward-State-Action (SARSA) in MARL
  • 55. Q-Learning in MARL
  • 56. Value Iteration in MARL
  • 57. Policy Iteration in MARL
  • 58. Exploration vs. Exploitation in MARL
  • 59. Multi-Agent Exploration Strategies
  • 60. Multi-Agent Credit Assignment
  • 61. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
  • 62. Learning in Partially Observable Markov Games
  • 63. Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 64. Applications of MARL
  • 65. Robotics
  • 66. Autonomous Driving
  • 67. Resource Management
  • 68. Smart Grids
  • 69. Traffic Control
  • 70. Game Playing
  • 71. Economics and Finance
  • 72. Healthcare
  • 73. Education
  • 74. Human-Robot Interaction
  • 75. Ethical considerations in MARL
  • 76. Fairness in MARL
  • 77. Transparency in MARL
  • 78. Robustness of MARL systems
  • 79. Safety in MARL
  • 80. Human-AI Collaboration
  • 81. The future of MARL
  • 82. Open research problems in MARL
  • 83. Advanced topics in MARL
  • 84. Mean Field Reinforcement Learning
  • 85. Learning with Human Feedback
  • 86. Reinforcement Learning for Large-Scale Systems
  • 87. Causal Inference in MARL
  • 88. Meta-Learning in MARL
  • 89. Transfer Learning in MARL
  • 90. Multi-Task Learning in MARL
  • 91. Hierarchical Reinforcement Learning in MARL
  • 92. Offline Reinforcement Learning in MARL
  • 93. Safe Reinforcement Learning
  • 94. Explainable Reinforcement Learning
  • 95. Federated Reinforcement Learning
  • 96. Quantum Reinforcement Learning
  • 97. Neuromorphic Reinforcement Learning
  • 98. Reinforcement Learning for Scientific Discovery
  • 99. Reinforcement Learning for Creative Arts
  • 100. Reinforcement Learning for Social Good

📚 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.