سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمایی عملی برای توسعه‌دهندگان

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمایی عملی برای توسعه‌دهندگان

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: راهنمایی عملی برای توسعه‌دهندگان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول یادگیری تقویتی پایه
  • 3. فضاهای حالت و عمل در سیستم‌های چندعامله
  • 4. مدل‌های عامل مستقل (Independent Learners)
  • 5. تعاملات و استراتژی‌های عامل‌ها
  • 6. مسئله هماهنگی در عامل‌های مستقل
  • 7. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 8. یادگیری تقویتی متمرکز
  • 9. یادگیری تقویتی نیمه‌متمرکز
  • 10. چالش‌های فضای حالت و عمل بزرگ
  • 11. تکنیک‌های تقریب تابع ارزش
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 13. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 14. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based Methods)
  • 15. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-based Methods)
  • 16. یادگیری تقویتی ترکیبی (Actor-Critic Methods)
  • 17. معرفی الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 18. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 19. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 20. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 21. معرفی الگوریتم‌های DQN (Deep Q-Networks)
  • 22. نسخه‌های پیشرفته DQN
  • 23. DQN با replay buffer
  • 24. Double DQN
  • 25. Dueling DQN
  • 26. Rainbow DQN
  • 27. معرفی الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 28. REINFORCE
  • 29. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 30. معرفی مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 31. MARL (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 32. مدل‌های مبتنی بر عامل مستقل
  • 33. مدل‌های مبتنی بر هماهنگی
  • 34. مدل‌های مبتنی بر رقابت
  • 35. مدل‌های مبتنی بر همکاری
  • 36. مدل‌های ترکیبی همکاری-رقابت
  • 37. معرفی الگوریتم‌های خاص MARL
  • 38. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 39. QMIX (Q-Mixing)
  • 40. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 41. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 42. IQL (Independent Q-Learning)
  • 43. Nash Q-Learning
  • 44. Fictitious Play
  • 45. Reinforcement Learning for Coordination
  • 46. Reinforcement Learning for Task Allocation
  • 47. Reinforcement Learning for Resource Management
  • 48. Reinforcement Learning for Traffic Control
  • 49. Reinforcement Learning for Smart Grids
  • 50. Reinforcement Learning for Robotics
  • 51. Reinforcement Learning for Autonomous Driving
  • 52. Reinforcement Learning for Game Playing
  • 53. Reinforcement Learning for Economics
  • 54. Reinforcement Learning for Finance
  • 55. Reinforcement Learning for Healthcare
  • 56. Reinforcement Learning for Education
  • 57. Reinforcement Learning for Cybersecurity
  • 58. Reinforcement Learning for Natural Language Processing
  • 59. Reinforcement Learning for Computer Vision
  • 60. Reinforcement Learning for Robotics Swarms
  • 61. Reinforcement Learning for Social Dilemmas
  • 62. Reinforcement Learning for Multi-Agent Pathfinding
  • 63. Reinforcement Learning for Multi-Agent Combat
  • 64. Reinforcement Learning for Multi-Agent Trading
  • 65. Reinforcement Learning for Multi-Agent Communication
  • 66. Reinforcement Learning for Multi-Agent Perception
  • 67. Reinforcement Learning for Multi-Agent Learning
  • 68. Reinforcement Learning for Multi-Agent Control
  • 69. Reinforcement Learning for Multi-Agent Optimization
  • 70. Reinforcement Learning for Multi-Agent Systems
  • 71. Reinforcement Learning for Complex Environments
  • 72. Reinforcement Learning for Scalable MARL
  • 73. Reinforcement Learning for Explainable MARL
  • 74. Reinforcement Learning for Safe MARL
  • 75. Reinforcement Learning for Robust MARL
  • 76. Reinforcement Learning for Efficient MARL
  • 77. Reinforcement Learning for Real-World MARL Applications
  • 78. Reinforcement Learning for Multi-Agent System Design
  • 79. Reinforcement Learning for Multi-Agent Strategy Development
  • 80. Reinforcement Learning for Multi-Agent Decision Making
  • 81. Reinforcement Learning for Multi-Agent Planning
  • 82. Reinforcement Learning for Multi-Agent Simulation
  • 83. Reinforcement Learning for Multi-Agent Evaluation
  • 84. Reinforcement Learning for Multi-Agent Benchmarking
  • 85. Reinforcement Learning for Multi-Agent Research Frontiers
  • 86. Reinforcement Learning for Multi-Agent Software Development
  • 87. Reinforcement Learning for Multi-Agent Hardware Integration
  • 88. Reinforcement Learning for Multi-Agent Performance Tuning
  • 89. Reinforcement Learning for Multi-Agent Ethical Considerations
  • 90. Reinforcement Learning for Multi-Agent Societal Impact
  • 91. Reinforcement Learning for Multi-Agent Future Trends
  • 92. Reinforcement Learning for Advanced MARL Architectures
  • 93. Reinforcement Learning for Multi-Agent Deep Learning Integration
  • 94. Reinforcement Learning for Generative MARL Models
  • 95. Reinforcement Learning for Meta-Learning in MARL
  • 96. Reinforcement Learning for Transfer Learning in MARL
  • 97. Reinforcement Learning for Multi-Agent Reinforcement Learning Platforms
  • 98. Reinforcement Learning for Multi-Agent Reinforcement Learning Frameworks
  • 99. Reinforcement Learning for Multi-Agent Reinforcement Learning Libraries
  • 100. Reinforcement Learning for Multi-Agent Reinforcement Learning Tools

📚 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.