سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تسلط بر PyMARL: ساخت و آزمایش عامل‌های یادگیرنده چندگانه

کتاب تسلط بر PyMARL: ساخت و آزمایش عامل‌های یادگیرنده چندگانه

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 تسلط بر PyMARL: ساخت و آزمایش عامل‌های یادگیرنده چندگانه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مفاهیم بنیادی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌های یادگیرنده و محیط
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. سیاست‌ها و بهینه‌سازی سیاست
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری تقویتی آفلاین در مقابل آنلاین
  • 8. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مقدار
  • 9. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 10. یادگیری تقویتی ترکیبی (Actor-Critic)
  • 11. مقدمه‌ای بر PyMARL
  • 12. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 13. ساختار کلی PyMARL
  • 14. اجزای اصلی PyMARL: عامل‌ها، محیط‌ها، استراتژی‌ها
  • 15. پیکربندی محیط‌های استاندارد در PyMARL
  • 16. تعریف محیط‌های سفارشی در PyMARL
  • 17. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیرنده پایه
  • 18. استفاده از عامل‌های از پیش تعریف شده در PyMARL
  • 19. آموزش یک عامل یادگیرنده در محیط ساده
  • 20. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیرنده
  • 21. مفاهیم یادگیری چندعامله
  • 22. چالش‌های یادگیری چندعامله
  • 23. همکاری و رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 24. بازی‌های مجموع-صفر و مجموع-غیرصفر
  • 25. محیط‌های اشتراکی و غیر اشتراکی
  • 26. معرفی PyMARL برای سناریوهای چندعامله
  • 27. استفاده از ساختارهای عامل چندگانه در PyMARL
  • 28. پیکربندی محیط‌های چندعامله در PyMARL
  • 29. پیاده‌سازی استراتژی‌های همکاری
  • 30. پیاده‌سازی استراتژی‌های رقابتی
  • 31. استفاده از استراتژی‌های ترکیبی
  • 32. آموزش عامل‌ها در محیط‌های چندعامله پویا
  • 33. مدیریت پویایی محیط در PyMARL
  • 34. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای همکاری
  • 35. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای رقابت
  • 36. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 37. یادگیری تقویتی با مشورت بین عامل‌ها
  • 38. یادگیری تقویتی با تقسیم وظایف
  • 39. معرفی الگوریتم‌های پیشرفته در PyMARL
  • 40. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش برای MARL
  • 41. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای MARL
  • 42. الگوریتم‌های Actor-Critic برای MARL
  • 43. معرفی MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 44. پیاده‌سازی MADDPG در PyMARL
  • 45. معرفی QMIX (Quantized Mix)
  • 46. پیاده‌سازی QMIX در PyMARL
  • 47. معرفی VDN (Value Decomposition Networks)
  • 48. پیاده‌سازی VDN در PyMARL
  • 49. معرفی COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 50. پیاده‌سازی COMA در PyMARL
  • 51. آموزش عامل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته
  • 52. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های پیشرفته
  • 53. عیب‌یابی و بهینه‌سازی آموزش عامل‌ها
  • 54. ارزیابی جامع عملکرد عامل‌های چندگانه
  • 55. شاخص‌های ارزیابی در محیط‌های چندعامله
  • 56. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 57. تجسم نتایج آموزش
  • 58. ساخت عامل‌های یادگیرنده برای مسائل واقعی
  • 59. کاربرد در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 60. کاربرد در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 61. کاربرد در مدیریت منابع
  • 62. کاربرد در بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع شده
  • 63. کاربرد در مسائل لجستیک و حمل و نقل
  • 64. کاربرد در شبیه‌سازی‌های اقتصادی
  • 65. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 66. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در MARL
  • 67. تفسیرپذیری مدل‌های MARL
  • 68. مسئولیت‌پذیری عامل‌های خودمختار
  • 69. امنیت و استحکام عامل‌های یادگیرنده
  • 70. محدودیت‌های PyMARL و راه‌حل‌های جایگزین
  • 71. بررسی معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
  • 72. استفاده از معماری‌های ترنسفورمر برای MARL
  • 73. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف برای MARL
  • 74. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 76. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت در محیط
  • 77. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
  • 78. روش‌های یادگیری تقویتی تعمیم‌پذیر
  • 79. طراحی پاداش مؤثر برای MARL
  • 80. بازبینی و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 81. ارتباط با جامعه علمی و توسعه‌دهندگان PyMARL
  • 82. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز MARL
  • 83. مطالعه مقالات پیشرو در حوزه MARL
  • 84. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 85. پیش‌بینی روندهای تحقیقاتی
  • 86. چالش‌های آینده در MARL
  • 87. نقش PyMARL در تحقیقات آینده
  • 88. پروژه‌های پیشرفته با PyMARL
  • 89. ساخت عامل‌های یادگیرنده برای حل مسائل پیچیده
  • 90. پیاده‌سازی سیستم‌های خودمختار پیشرفته
  • 91. بهینه‌سازی سیستم‌های پیچیده با MARL
  • 92. طراحی استراتژی‌های نوآورانه با PyMARL
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.