سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب MADDPG: مدلسازی تعاملات پیچیده در سیستم‌های چندعامله

کتاب MADDPG: مدلسازی تعاملات پیچیده در سیستم‌های 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 MADDPG: مدلسازی تعاملات پیچیده در سیستم‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 2. اصول یادگیری تقویتی
  • 3. تابع ارزش و سیاست
  • 4. یادگیری بدون مدل و با مدل
  • 5. مفهوم عامل و محیط
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 10. کاربرد شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. مدل‌سازی محیط‌های پیچیده
  • 12. مفاهیم اولیه سیستم‌های چندعامله
  • 13. تعاملات بین عامل‌ها
  • 14. محیط‌های مشترک و رقابتی
  • 15. انواع تعامل در سیستم‌های چندعامله
  • 16. چالش‌های سیستم‌های چندعامله
  • 17. مقدمه ای بر الگوریتم MADDPG
  • 18. معماری MADDPG
  • 19. شبکه منتقد و عامل
  • 20. شبکه بازیگر و عامل
  • 21. بهینه‌سازی در MADDPG
  • 22. تابع هزینه در MADDPG
  • 23. استفاده از تجربه تکرار
  • 24. پایگاه داده تجربه
  • 25. نمونه‌برداری از تجربه
  • 26. آموزش شبکه‌ها در MADDPG
  • 27. به‌روزرسانی پارامترهای عامل
  • 28. به‌روزرسانی پارامترهای منتقد
  • 29. تنظیمات و ابرپارامترهای MADDPG
  • 30. انتخاب نرخ یادگیری
  • 31. تنظیم ضریب تخفیف
  • 32. تنظیم ضریب نرمی هدف
  • 33. تنظیم اندازه بچ
  • 34. کاربرد MADDPG در رباتیک
  • 35. کنترل ربات‌های متحرک
  • 36. کنترل بازوهای رباتیک
  • 37. هماهنگی ربات‌ها
  • 38. کاربرد MADDPG در بازی‌ها
  • 39. بازی‌های استراتژیک
  • 40. بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 41. بازی‌های چندنفره
  • 42. کاربرد MADDPG در سیستم‌های حمل و نقل
  • 43. کنترل ترافیک هوشمند
  • 44. مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 45. بهینه‌سازی مسیر
  • 46. کاربرد MADDPG در اقتصاد
  • 47. مدل‌سازی بازارهای مالی
  • 48. بهینه‌سازی پرتفوی
  • 49. مدیریت ریسک
  • 50. کاربرد MADDPG در شبکه‌های ارتباطی
  • 51. مدیریت منابع در شبکه‌های بی‌سیم
  • 52. بهینه‌سازی مسیریابی
  • 53. کنترل ازدحام
  • 54. کاربرد MADDPG در سیستم‌های توزیع شده
  • 55. مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 56. کنترل سیستم‌های رباتیک توزیع شده
  • 57. یادگیری جمعی
  • 58. ملاحظات پیاده‌سازی MADDPG
  • 59. انتخاب چارچوب نرم‌افزاری
  • 60. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق
  • 61. بهینه‌سازی محاسباتی
  • 62. اشکال‌زدایی و ارزیابی
  • 63. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 64. پیاده‌سازی الگوریتم‌های مشابه
  • 65. الگوریتم DDPG
  • 66. الگوریتم A2C
  • 67. الگوریتم PPO
  • 68. مقایسه MADDPG با الگوریتم‌های دیگر
  • 69. مزایای MADDPG
  • 70. معایب MADDPG
  • 71. محدودیت‌های MADDPG
  • 72. پیشرفت‌های آینده در MADDPG
  • 73. کاربرد در محیط‌های پویا
  • 74. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 75. یادگیری با داده‌های محدود
  • 76. امنیت و پایداری در سیستم‌های چندعامله
  • 77. کاربرد در هوش مصنوعی عمومی
  • 78. اخلاق در سیستم‌های چندعامله
  • 79. محدودیت‌های فقهی و شرعی در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
  • 80. اصول شرعی در تصمیم‌گیری خودکار
  • 81. تطبیق الگوریتم‌های تصمیم‌گیری با فقه اسلامی
  • 82. ملاحظات کاربردی در حوزه‌های اقتصادی اسلامی
  • 83. مدل‌سازی تعاملات اقتصادی بر اساس عقود اسلامی
  • 84. بهینه‌سازی در چارچوب نظام بانکی بدون ربا
  • 85. استفاده از داده‌های واقعی در آموزش مدل‌ها
  • 86. حفاظت از حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌ها
  • 87. تضمین رفتار مسئولانه عامل‌ها
  • 88. ارزیابی ریسک‌های سیستمی
  • 89. تطبیق با قوانین و مقررات کشور
  • 90. رعایت چارچوب‌های نظام خانواده ایرانی-اسلامی
  • 91. پرهیز از ترویج الگوهای غربی در روابط
  • 92. ملاحظات فرهنگی در طراحی سیستم‌ها
  • 93. محتوای آموزشی سازگار با موازین شرعی
  • 94. استفاده از واژگان محترمانه و علمی
  • 95. پرهیز از هرگونه محتوای مغایر با قوانین
  • 96. تضمین انطباق کامل با آیین‌نامه‌های محتوای دیجیتال

📚 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.