سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب چارچوب‌های رسمی یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب چارچوب‌های رسمی 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 چارچوب‌های رسمی یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی فرایند یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های ریاضیاتی یادگیری تقویتی
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. تابع پاداش و هدف یادگیری
  • 7. عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 9. تابع ارزش حالت (V-function)
  • 10. تابع ارزش عمل-حالت (Q-function)
  • 11. الگوریتم‌های ارزش‌گذاری مبتنی بر جدول
  • 12. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 13. سیاست مستقیم (Direct Policy Gradient)
  • 14. روش‌های گرادیان سیاست
  • 15. یادگیری تقویتی ترکیبی (Actor-Critic)
  • 16. معماری Actor-Critic
  • 17. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 18. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 19. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN-RL)
  • 20. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN-RL)
  • 21. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 22. Deep Q-Networks (DQN)
  • 23. Double DQN
  • 24. Dueling DQN
  • 25. Prioritized Experience Replay
  • 26. Policy Gradient Methods
  • 27. REINFORCE
  • 28. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 29. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 30. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 31. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 33. مفاهیم پایه در MARL
  • 34. محیط‌های چندعامله
  • 35. مدل‌های عاملان در MARL
  • 36. همکاری در عاملان چندگانه
  • 37. رقابت در عاملان چندگانه
  • 38. تعاملات مختلط در عاملان چندگانه
  • 39. چالش‌های اساسی در MARL
  • 40. عدم ایستایی محیط (Non-stationarity)
  • 41. مشاهده‌پذیری محدود (Limited observability)
  • 42. هماهنگی و ارتباط بین عاملان
  • 43. روش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 44. مرکزی‌سازی آموزش، غیرمتمرکزسازی اجرا (CTDE)
  • 45. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 46. QMIX (Q-value Mixture)
  • 47. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 48. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 49. اتحاد و همکاری در MARL
  • 50. یادگیری تقویتی برای همکاری
  • 51. تشکیل تیم در عاملان چندگانه
  • 52. استراتژی‌های همکاری
  • 53. یادگیری تقویتی برای رقابت
  • 54. بازی‌های مجموع-صفر
  • 55. استراتژی‌های رقابتی
  • 56. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 57. کاربردها و الگوهای رفتاری در MARL
  • 58. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 59. کنترل ربات‌های متحرک
  • 60. کنترل بازوهای رباتیک
  • 61. هماهنگی ربات‌ها در وظایف
  • 62. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 63. بازی‌های استراتژیک
  • 64. بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 65. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 67. بهینه‌سازی تجربه کاربر
  • 68. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 69. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 70. مدیریت ترافیک
  • 71. یادگیری تقویتی در مالی
  • 72. معاملات الگوریتمی
  • 73. مدیریت پرتفوی
  • 74. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 75. مسیریابی هوشمند
  • 76. مدیریت پهنای باند
  • 77. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 78. تشخیص بیماری
  • 79. طراحی پروتکل‌های درمانی
  • 80. یادگیری تقویتی در آموزش
  • 81. شخصی‌سازی فرآیند یادگیری
  • 82. ارزیابی پیشرفت دانش‌آموز
  • 83. ملاحظات اخلاقی و ایمنی در MARL
  • 84. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 85. امنیت عاملان چندگانه
  • 86. تصمیم‌گیری مسئولانه در MARL
  • 87. ارزیابی عملکرد عاملان چندگانه
  • 88. معیارهای سنجش همکاری و رقابت
  • 89. تحلیل پایداری راهکارها
  • 90. مباحث پیشرفته در MARL
  • 91. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 92. یادگیری تقویتی با یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 93. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی ترتیبی (Hierarchical RL)
  • 94. یادگیری تقویتی برای وظایف پیچیده
  • 95. روش‌های یادگیری تقویتی مولد
  • 96. مدل‌های مبتنی بر دانش در MARL
  • 97. کاربردهای نوین MARL
  • 98. یادگیری تقویتی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 99. یادگیری تقویتی در شهرهای هوشمند
  • 100. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده

📚 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.