سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدل‌های پیش‌بینی برای یادگیری همکاری و رقابت در MARL

کتاب مدل‌های پیش‌بینی برای یادگیری همکاری و رقابت در MARL

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 مدل‌های پیش‌بینی برای یادگیری همکاری و رقابت در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌های پیش‌بینی (Model-based RL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. یادگیری اکتشافی و بهره‌برداری
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 8. یادگیری Q
  • 9. یادگیری Sarsa
  • 10. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 11. بهینه‌سازی DQN
  • 12. یادگیری Actor-Critic
  • 13. الگوریتم‌های Actor-Critic پیشرفته
  • 14. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعاملی
  • 15. مفاهیم پایه یادگیری همکاری
  • 16. مفاهیم پایه یادگیری رقابتی
  • 17. مدل‌های همکاری در MARL
  • 18. مدل‌های رقابت در MARL
  • 19. مدل‌های ترکیبی همکاری و رقابت
  • 20. چالش‌های یادگیری همکاری
  • 21. چالش‌های یادگیری رقابتی
  • 22. تعادل نش در سیستم‌های چندعاملی
  • 23. یادگیری مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 24. یادگیری مبتنی بر عامل غیرمتمرکز (Decentralized Execution)
  • 25. معماری‌های یادگیری چندعاملی
  • 26. استراتژی‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 27. یادگیری ارتباطات در MARL
  • 28. یادگیری مبتنی بر بازی در MARL
  • 29. بازی‌های با مجموع صفر (Zero-Sum Games)
  • 30. بازی‌های با مجموع غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 31. یادگیری مبتنی بر نظریه بازی‌ها
  • 32. مدل‌های پیش‌بینی برای همکاری
  • 33. مدل‌های پیش‌بینی برای رقابت
  • 34. مدل‌های پیش‌بینی برای تعاملات ترکیبی
  • 35. پیش‌بینی رفتار عامل‌های همکار
  • 36. پیش‌بینی رفتار عامل‌های رقیب
  • 37. پیش‌بینی نقاط تعادل
  • 38. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در MARL
  • 39. کاربرد در رباتیک
  • 40. کاربرد در بازی‌های کامپیوتری
  • 41. کاربرد در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 42. کاربرد در مدیریت منابع
  • 43. کاربرد در شبکه‌های حمل و نقل
  • 44. کاربرد در تحلیل بازارهای مالی (در چارچوب مقررات)
  • 45. کاربرد در بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند
  • 46. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 47. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی
  • 48. شبکه‌های عصبی کانولوشونی (CNN) برای پیش‌بینی
  • 49. شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
  • 50. شبکه‌های حافظه ترتیبی (GRU)
  • 51. معماری‌های ترنسفورمر در پیش‌بینی
  • 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 53. یادگیری تقویتی از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 54. یادگیری تقویتی از طریق مدل (Model-Based RL)
  • 55. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL)
  • 56. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 57. یادگیری تقویتی با پاداش مصنوعی
  • 58. مهندسی پاداش در MARL
  • 59. روش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
  • 60. شاخص‌های همکاری
  • 61. شاخص‌های رقابت
  • 62. شاخص‌های کارایی کلی سیستم
  • 63. شبیه‌سازی محیط‌های MARL
  • 64. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 65. کتابخانه‌ها و ابزارهای MARL
  • 66. مباحث پیشرفته در MARL
  • 67. یادگیری همکاری با عامل‌های نامطمئن
  • 68. یادگیری رقابت با عامل‌های سازگار
  • 69. یادگیری در محیط‌های پویا
  • 70. یادگیری در محیط‌های با ابعاد بالا
  • 71. نظریه اطلاعات در MARL
  • 72. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده
  • 73. یادگیری تقویتی با عامل‌های ثابت
  • 74. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین (در چارچوب مقررات)
  • 75. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک (در چارچوب مقررات)
  • 76. یادگیری تقویتی برای مدیریت شبکه‌های انرژی (در چارچوب مقررات)
  • 77. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف منابع (در چارچوب مقررات)
  • 78. یادگیری تقویتی برای برنامه‌ریزی تولید (در چارچوب مقررات)
  • 79. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک (در چارچوب مقررات)
  • 80. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع (در چارچوب مقررات)
  • 81. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تقاضا (در چارچوب مقررات)
  • 82. یادگیری تقویتی برای هماهنگی در سیستم‌های رباتیک
  • 83. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های مسیریابی
  • 84. یادگیری تقویتی برای بهبود کارایی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 85. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک (در چارچوب مقررات)
  • 86. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی الگوهای رفتاری (در چارچوب مقررات)
  • 87. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار (در چارچوب مقررات)
  • 88. یادگیری تقویتی برای تحلیل داده‌های کلان (در چارچوب مقررات)
  • 89. اخلاق در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 90. مسائل امنیتی در MARL
  • 91. حریم خصوصی در MARL
  • 92. شفافیت و قابلیت تفسیر در MARL
  • 93. پایداری و استحکام الگوریتم‌های MARL
  • 94. آینده پژوهش در MARL
  • 95. چشم‌انداز مدل‌های پیش‌بینی در MARL

📚 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.