کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در عمل: مطالعات موردی توصیه‌گر

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 در عمل: مطالعات موردی توصیه‌گر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. فضاهای حالت و عمل
  • 4. تابع پاداش
  • 5. عامل و محیط
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری با مدل و بدون مدل
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 9. یادگیری Q
  • 10. یادگیری SARSA
  • 11. یادگیری Actor-Critic
  • 12. یادگیری عمیق تقویتی
  • 13. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 16. یادگیری تقویتی عمیق برای بازی‌ها
  • 17. AlphaGo و AlphaZero
  • 18. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 20. تعریف محیط چندعامله
  • 21. انواع محیط‌های چندعامله
  • 22. محیط‌های مشترک و مجزا
  • 23. محیط‌های همکارانه و رقابتی
  • 24. محیط‌های مختلط
  • 25. چالش‌های MARL
  • 26. عدم ایستایی محیط
  • 27. پیچیدگی محاسباتی
  • 28. توزیع یادگیری
  • 29. مشاهده‌پذیری محدود
  • 30. همگرایی الگوریتم‌ها
  • 31. رویکردهای حل MARL
  • 32. روش‌های مبتنی بر عامل منفرد
  • 33. تکنیک‌های عامل منفرد در محیط چندعامله
  • 34. تکنیک‌های مبتنی بر عامل مرکزی
  • 35. یادگیری متمرکز-غیرمتمرکز
  • 36. یادگیری مبتنی بر بازی
  • 37. نظریه بازی‌ها در MARL
  • 38. تعادل نش
  • 39. استراتژی‌های بهینه
  • 40. بازی‌های صفر و مجموع
  • 41. بازی‌های غیر صفر و مجموع
  • 42. روش‌های مبتنی بر تقلید
  • 43. یادگیری از طریق مشاهده
  • 44. یادگیری مبتنی بر تجربه مشترک
  • 45. یادگیری مبتنی بر ارتباطات
  • 46. ارتباطات در عامل‌های هوشمند
  • 47. نشانه‌گذاری در MARL
  • 48. طراحی پروتکل‌های ارتباطی
  • 49. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 50. چالش‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 52. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر همکاری
  • 53. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر مدل
  • 54. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 55. توصیه‌گرهای پویا
  • 56. توصیه‌گرهای چندهدفه
  • 57. طراحی تابع پاداش برای توصیه‌گرها
  • 58. مطالعات موردی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. توصیه‌گرهای فیلم و موسیقی
  • 60. توصیه‌گرهای محصولات تجاری
  • 61. توصیه‌گرهای محتوای خبری
  • 62. توصیه‌گرهای آموزشی
  • 63. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 64. سیستم‌های توصیه‌گر فروشگاه‌های آنلاین
  • 65. سیستم‌های توصیه‌گر پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 66. سیستم‌های توصیه‌گر خدمات پخش زنده
  • 67. سیستم‌های توصیه‌گر بازی‌های ویدئویی
  • 68. بهینه‌سازی استراتژی‌های توصیه‌گر با MARL
  • 69. یادگیری استراتژی‌های توصیه‌گر همکاری‌کننده
  • 70. یادگیری استراتژی‌های توصیه‌گر رقابتی
  • 71. یادگیری استراتژی‌های توصیه‌گر مختلط
  • 72. ارزیابی عملکرد سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 73. معیارهای ارزیابی
  • 74. شبیه‌سازی محیط‌های توصیه‌گر
  • 75. پیاده‌سازی و آزمایش الگوریتم‌ها
  • 76. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 77. مقیاس‌پذیری
  • 78. پایداری
  • 79. تفسیرپذیری
  • 80. اخلاق در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 81. سوگیری در الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 82. شفافیت در فرآیند توصیه‌گری
  • 83. حریم خصوصی کاربران
  • 84. آینده MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. پیشرفت‌های اخیر در MARL
  • 86. کاربردهای نوظهور MARL
  • 87. نقش هوش مصنوعی در آینده توصیه‌گری
  • 88. مباحث پیشرفته در MARL
  • 89. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 90. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 91. یادگیری تقویتی با مشاهده‌پذیری محدود
  • 92. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با منابع محدود
  • 93. تکنیک‌های یادگیری تقویتی امن
  • 94. پروتکل‌های ارتباطی امن در MARL
  • 95. تکنیک‌های یادگیری تقویتی قابل اعتماد
  • 96. تفسیرپذیری در MARL
  • 97. یادگیری تقویتی با قابلیت اطمینان بالا
  • 98. تکنیک‌های یادگیری تقویتی قابل توضیح
  • 99. کاربرد MARL در رباتیک مشارکتی
  • 100. مدیریت ترافیک هوشمند با 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.