سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا کاربرد

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا کاربرد

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 چندعامله: از تئوری تا کاربرد

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل، محیط و پاداش در یادگیری تقویتی
  • 4. حالت، عمل و تابع ارزش
  • 5. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. مدل‌های MDP و معادلات هم‌ارزی
  • 7. حل MDP با استفاده از برنامه‌ریزی پویا
  • 8. روش‌های تکرار مقدار و تکرار سیاست
  • 9. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 10. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 11. یادگیری Q عمیق (Deep Q-Learning)
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 13. بهینه‌سازی تابع Q با شبکه‌های عصبی
  • 14. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based)
  • 15. گرادیان سیاست (Policy Gradients)
  • 16. روش‌های Actor-Critic
  • 17. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 18. مقدمه‌ای بر چالش‌های MARL
  • 19. مدل‌های عامل-محیط در MARL
  • 20. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 21. مفاهیم هماهنگی و رقابت در MARL
  • 22. برنامه‌ریزی مشترک و یادگیری مشترک
  • 23. مدل‌های کلاسیک MARL
  • 24. هماهنگی مبتنی بر مشاهده
  • 25. یادگیری تعاونی در MARL
  • 26. یادگیری رقابتی در MARL
  • 27. بازی‌های مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 28. مدل‌های بازی در MARL
  • 29. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 30. کاربرد تعادل نش در MARL
  • 31. یادگیری عامل-محیط مشترک
  • 32. روش‌های مبتنی بر Q-Learning در MARL
  • 33. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 34. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 35. QMIX (Q-Learning for Multi-Agent Systems)
  • 36. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 37. تکنیک‌های تجزیه ارزش در MARL
  • 38. شبکه‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 39. یادگیری از طریق ارتباط (Communication)
  • 40. پروتکل‌های ارتباطی در MARL
  • 41. مدل‌های بازی با اطلاعات ناقص
  • 42. یادگیری عامل-محیط با فضای حالت مشترک
  • 43. یادگیری عامل-محیط با فضای عمل مشترک
  • 44. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 45. ربات‌های خودمختار و هوشمند
  • 46. هماهنگی ربات‌ها در محیط‌های پویا
  • 47. کاربردهای MARL در حمل‌ونقل هوشمند
  • 48. مدیریت ترافیک با استفاده از MARL
  • 49. خودروهای خودران و تعامل آن‌ها
  • 50. کاربردهای MARL در بازی‌ها
  • 51. هوش مصنوعی در بازی‌های استراتژیک
  • 52. بازیکنان هوشمند در بازی‌های چندنفره
  • 53. کاربردهای MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 54. مدیریت منابع در سیستم‌های ابری
  • 55. بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 56. کاربردهای MARL در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 57. معاملات الگوریتمی خودکار
  • 58. مدیریت پرتفوی سرمایه‌گذاری
  • 59. کاربردهای MARL در بهداشت و درمان
  • 60. تشخیص بیماری و برنامه‌ریزی درمان
  • 61. مدیریت منابع بیمارستانی
  • 62. کاربردهای MARL در شبکه‌های حسگر
  • 63. جمع‌آوری داده و تصمیم‌گیری توزیع‌شده
  • 64. کاربردهای MARL در آموزش
  • 65. شخصی‌سازی فرایندهای یادگیری
  • 66. سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
  • 67. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
  • 68. معیارهای موفقیت در سناریوهای تعاونی
  • 69. معیارهای موفقیت در سناریوهای رقابتی
  • 70. ایمنی و قابلیت اطمینان در MARL
  • 71. روش‌های تضمین ایمنی در سیستم‌های چندعامله
  • 72. اعتبارسنجی و تست سیستم‌های MARL
  • 73. اخلاق در هوش مصنوعی چندعامله
  • 74. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 75. شفافیت و قابلیت تفسیر در MARL
  • 76. آینده پژوهی در حوزه MARL
  • 77. روندهای نوظهور در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 78. چالش‌های تحقیقاتی آینده
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 80. یادگیری تقویتی در محیط‌های غیر ایستا
  • 81. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 82. یادگیری تقویتی برای کنترل سیستم‌های پیچیده
  • 83. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 84. یادگیری تقویتی غیرمستقیم (Model-Free)
  • 85. معرفی کتابخانه‌ها و ابزارهای MARL
  • 86. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL با Ray RLlib
  • 87. استفاده از OpenAI Gym برای محیط‌های MARL
  • 88. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 89. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
  • 90. یادگیری تقویتی با تقلید (Imitation Learning)
  • 91. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 92. استفاده از یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 93. مدیریت هوشمند ساختمان
  • 94. بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع برق
  • 95. کاربرد MARL در رباتیک پروازی
  • 96. هدایت و کنترل پهپادها
  • 97. هماهنگی ناوگان پهپادها
  • 98. تئوری بازی‌های تکمیلی در MARL
  • 99. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 100. شخصی‌سازی تجربه کاربری

📚 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.