سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهبود عملکرد سیستم‌های چندعامله با استفاده از تکنیک‌های Policy Optimization

کتاب بهبود عملکرد سیستم‌های چندعامله با استفاده از تکنیک‌های Policy Optimization

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 بهبود عملکرد سیستم‌های چندعامله با استفاده از تکنیک‌های Policy Optimization

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی
  • 3. اصول یادگیری تقویتی
  • 4. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 7. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری
  • 8. حالت‌ها، اعمال و انتقال‌ها
  • 9. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 10. حل MDP با برنامه‌ریزی پویا
  • 11. روش‌های Monte Carlo در RL
  • 12. یادگیری تفاوت زمانی (TD Learning)
  • 13. الگوریتم Q-Learning
  • 14. الگوریتم SARSA
  • 15. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 16. شبکه‌های عصبی در RL
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 19. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 20. روش‌های Actor-Critic
  • 21. الگوریتم A3C
  • 22. الگوریتم PPO
  • 23. الگوریتم TRPO
  • 24. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (MAS)
  • 25. معماری‌های سیستم‌های چندعامله
  • 26. ارتباطات در سیستم‌های چندعامله
  • 27. هماهنگی در سیستم‌های چندعامله
  • 28. رقابت در سیستم‌های چندعامله
  • 29. تعادل نش در بازی‌ها
  • 30. نظریه بازی‌ها و MAS
  • 31. بازی‌های تکراری
  • 32. بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 33. تکنیک‌های Policy Optimization
  • 34. بهینه‌سازی سیاست مستقیم
  • 35. بهینه‌سازی سیاست گرادیان
  • 36. روش‌های مبتنی بر مشتق
  • 37. روش‌های بدون مشتق
  • 38. کاربرد Policy Optimization در MAS
  • 39. یادگیری مشترک سیاست‌ها
  • 40. یادگیری سیاست‌های هماهنگ
  • 41. یادگیری سیاست‌های رقابتی
  • 42. یادگیری سیاست‌های توزیع‌شده
  • 43. مدل‌سازی محیط در MAS
  • 44. یادگیری مدل با استفاده از داده
  • 45. بهبود مدل محیط
  • 46. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 47. یادگیری تقویتی مدل‌بنیان
  • 48. کاربرد RL در رباتیک
  • 49. کاربرد RL در بازی‌ها
  • 50. کاربرد RL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. کاربرد RL در مدیریت منابع
  • 52. کاربرد RL در شبکه‌های هوشمند
  • 53. کاربرد RL در سیستم‌های مالی (با رعایت چارچوب شرعی)
  • 54. کاربرد RL در بهینه‌سازی ترافیک
  • 55. کاربرد RL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 56. چالش‌های سیستم‌های چندعامله
  • 57. مقیاس‌پذیری در MAS
  • 58. ناپایداری در MAS
  • 59. عدم قطعیت در MAS
  • 60. مسائل اخلاقی در MAS
  • 61. قابلیت تفسیرپذیری در MAS
  • 62. روش‌های ارزیابی عملکرد MAS
  • 63. معیارهای ارزیابی در MAS
  • 64. شبیه‌سازی سیستم‌های چندعامله
  • 65. ابزارهای شبیه‌سازی MAS
  • 66. تحلیل حساسیت در MAS
  • 67. بهبود robustness سیستم‌های چندعامله
  • 68. تکنیک‌های یادگیری انطباقی
  • 69. یادگیری مداوم (Continual Learning)
  • 70. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 71. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 72. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 73. امنیت در سیستم‌های چندعامله
  • 74. حملات در MAS
  • 75. روش‌های دفاع در MAS
  • 76. رمزنگاری در MAS
  • 77. حریم خصوصی در MAS
  • 78. سیستم‌های چندعامله امن و قوی
  • 79. مفاهیم پیشرفته در Policy Optimization
  • 80. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل‌های گراف
  • 81. یادگیری تقویتی مبتنی بر شبکه‌های عصبی گراف
  • 82. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تاخیری
  • 84. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با محدودیت منابع
  • 85. یادگیری تقویتی برای عامل‌های با محدودیت ارتباطی
  • 86. بهینه‌سازی سیاست برای پایداری سیستم
  • 87. بهینه‌سازی سیاست برای عدالت در تخصیص منابع
  • 88. بهینه‌سازی سیاست برای کارایی انرژی
  • 89. بهینه‌سازی سیاست برای کاهش خطا
  • 90. مباحث نوظهور در MAS و Policy Optimization
  • 91. سیستم‌های چندعامله با عامل‌های انسان‌نما
  • 92. سیستم‌های چندعامله با قابلیت توضیح‌پذیری
  • 93. سیستم‌های چندعامله برای هوشمندسازی شهری
  • 94. سیستم‌های چندعامله برای سلامت
  • 95. سیستم‌های چندعامله برای آموزش
  • 96. سیستم‌های چندعامله برای کشاورزی هوشمند
  • 97. پروژه‌های عملی در زمینه MAS و Policy Optimization
  • 98. طراحی یک سیستم چندعامله ساده
  • 99. پیاده‌سازی الگوریتم Policy Optimization
  • 100. ارزیابی عملکرد سیستم طراحی شده

📚 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.