کتاب یادگیری تقویتی چند عامله: مبانی، الگوریتم‌ها و کاربردها
, ,

کتاب یادگیری تقویتی چند عامله: مبانی، الگوریتم‌ها و کاربردها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000083579 دسته: , , برچسب: , , , , , , ,

📚 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

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری تقویتی چند عامله: مبانی، الگوریتم‌ها و کاربردها”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا