سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع ناظر مرکزی عامل مستقل برای یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب راهنمای جامع ناظر مرکزی عامل مستقل برای یادگیری تقویتی چندعامله

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 راهنمای جامع ناظر مرکزی عامل مستقل برای یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر ناظر مرکزی/عامل مستقل (Centralized Critic/Independent Actor)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم کلیدی در عامل مستقل
  • 3. محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های عامل مستقل
  • 5. بازی‌های مجموع-صفر
  • 6. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 7. تعادل نش در بازی‌ها
  • 8. تعادل کورنو
  • 9. تعادل استاکلبرگ
  • 10. بازی‌های تکرارشونده
  • 11. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 12. یادگیری بدون مدل
  • 13. توابع ارزش مشترک
  • 14. توابع ارزش مجزا
  • 15. تجمیع توابع ارزش
  • 16. شبکه‌های عصبی عمیق
  • 17. یادگیری عمیق تقویتی
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 20. معماری‌های عامل مستقل
  • 21. یادگیری سیاست مشترک
  • 22. یادگیری تابع ارزش مشترک
  • 23. یادگیری سیاست مجزا
  • 24. یادگیری تابع ارزش مجزا
  • 25. تجمیع سیاست‌ها
  • 26. تجمیع توابع ارزش
  • 27. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 28. الگوریتم‌های مبتنی بر تابع ارزش
  • 29. DQN در محیط‌های چندعامله
  • 30. Actor-Critic در محیط‌های چندعامله
  • 31. A3C در محیط‌های چندعامله
  • 32. MADDPG
  • 33. QMIX
  • 34. COMA
  • 35. DEActor
  • 36. DEActor-Critic
  • 37. اتحاد سیاست‌های عاملان
  • 38. کنترل متمرکز در مقابل کنترل توزیع‌شده
  • 39. هماهنگی عاملان
  • 40. رقابت عاملان
  • 41. همکاری عاملان
  • 42. تشخیص اهداف عاملان
  • 43. مدل‌سازی عاملان دیگر
  • 44. قابلیت تفسیر در عامل مستقل
  • 45. شفافیت در عامل مستقل
  • 46. امنیت در عامل مستقل
  • 47. کارایی در عامل مستقل
  • 48. مقیاس‌پذیری در عامل مستقل
  • 49. مدیریت منابع در عامل مستقل
  • 50. بهینه‌سازی ارتباطات بین عاملان
  • 51. پروتکل‌های ارتباطی عاملان
  • 52. یادگیری ارتباطات پویا
  • 53. تشخیص و پیش‌بینی رفتار عاملان
  • 54. مدل‌سازی عدم قطعیت در عامل مستقل
  • 55. یادگیری تقویتی قوی
  • 56. یادگیری تقویتی مقاوم
  • 57. یادگیری از طریق تقلید در عامل مستقل
  • 58. یادگیری تقویتی مبتنی بر پاداش انسانی
  • 59. توزیع پاداش در محیط‌های چندعامله
  • 60. طراحی پاداش برای همکاری
  • 61. طراحی پاداش برای رقابت
  • 62. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 63. کاربرد عامل مستقل در رباتیک
  • 64. کاربرد عامل مستقل در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 65. کاربرد عامل مستقل در شبکه‌های هوشمند
  • 66. کاربرد عامل مستقل در حمل‌ونقل هوشمند
  • 67. کاربرد عامل مستقل در بازی‌ها
  • 68. کاربرد عامل مستقل در اقتصاد
  • 69. کاربرد عامل مستقل در مدیریت منابع انرژی
  • 70. کاربرد عامل مستقل در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 71. کاربرد عامل مستقل در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. کاربرد عامل مستقل در شبکه‌های اجتماعی
  • 73. کاربرد عامل مستقل در سلامت هوشمند
  • 74. کاربرد عامل مستقل در آموزش هوشمند
  • 75. کاربرد عامل مستقل در ناظر مرکزی
  • 76. مدل‌سازی ناظر مرکزی
  • 77. وظایف ناظر مرکزی
  • 78. تأثیر ناظر مرکزی بر یادگیری عاملان
  • 79. طراحی ناظر مرکزی برای هماهنگی
  • 80. طراحی ناظر مرکزی برای تخصیص منابع
  • 81. طراحی ناظر مرکزی برای نظارت بر رفتار عاملان
  • 82. ارتباط ناظر مرکزی با یادگیری تقویتی
  • 83. ارزیابی عملکرد ناظر مرکزی
  • 84. پیاده‌سازی ناظر مرکزی
  • 85. ملاحظات اخلاقی در عامل مستقل
  • 86. حاکمیت داده در عامل مستقل
  • 87. حفظ حریم خصوصی در عامل مستقل
  • 88. مسئولیت‌پذیری در عامل مستقل
  • 89. تضمین انطباق با قوانین ناظر مرکزی
  • 90. چارچوب‌های ارزیابی عامل مستقل
  • 91. سناریوهای شبیه‌سازی برای عامل مستقل
  • 92. داده‌های مصنوعی برای آموزش عامل مستقل
  • 93. مجموعه‌های داده واقعی برای عامل مستقل
  • 94. آینده پژوهش در عامل مستقل
  • 95. چالش‌های پیش رو در عامل مستقل
  • 96. راهکارهای نوین در عامل مستقل

📚 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.