سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی همزمان در یادگیری تقویتی چندعامله با DQN

کتاب بهینه‌سازی همزمان در یادگیری تقویتی چندعامله با DQN

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 بهینه‌سازی همزمان در یادگیری تقویتی چندعامله با DQN

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Deep Q-Networks (DQN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 3. محدودیت‌های یادگیری تقویتی سنتی
  • 4. مقدمه بر شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 5. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 6. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن
  • 7. مقدمه بر یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 8. ساختار اساسی DQN
  • 9. تابع پاداش و طراحی آن در محیط‌های چندعامله
  • 10. فضای حالت و فضای عمل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 11. اتصال DQN به محیط‌های چندعامله
  • 12. چالش‌های هماهنگی در عامل‌های چندگانه
  • 13. تشخیص همبستگی بین عامل‌ها
  • 14. تشخیص وابستگی‌های عامل‌ها
  • 15. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 16. تکنیک‌های تخصیص پاداش مشترک
  • 17. تکنیک‌های تخصیص پاداش مجزا
  • 18. یادگیری مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
  • 19. مقدمه بر یادگیری تقویتی با مدل
  • 20. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 21. مزایا و معایب رویکرد مدل‌دار
  • 22. مزایا و معایب رویکرد بدون مدل
  • 23. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با مدل
  • 24. تکنیک‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 25. یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی با مدل
  • 26. یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 27. معرفی الگوریتم‌های پیشرفته DQN
  • 28. DQN با تجربه بازپخش (Experience Replay)
  • 29. DQN با شبکه‌های هدف (Target Networks)
  • 30. Double DQN
  • 31. Prioritized Experience Replay
  • 32. Dueling DQN
  • 33. Rainbow DQN
  • 34. مقدمه بر یادگیری تقویتی چندعامله عمیق (MADRL)
  • 35. چالش‌های MADRL
  • 36. طبقه‌بندی روش‌های MADRL
  • 37. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی
  • 38. روش‌های مبتنی بر عامل غیرمتمرکز
  • 39. روش‌های ترکیبی
  • 40. رویکردهای مبتنی بر همکاری
  • 41. رویکردهای مبتنی بر رقابت
  • 42. رویکردهای ترکیبی همکاری-رقابت
  • 43. معرفی الگوریتم‌های MADRL مبتنی بر DQN
  • 44. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 45. QMIX (Q-learning for Multi-Agent Coordination)
  • 46. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 47. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 48. IQL (Independent Q-learning)
  • 49. DEA (Decentralized Execution, Centralized Training)
  • 50. QTRAN (Q-function Decomposition for Cooperative Multi-Agent Learning)
  • 51. اتصال DQN به الگوریتم‌های MADRL
  • 52. کاربرد DQN در هماهنگی عامل‌ها
  • 53. کاربرد DQN در تخصیص منابع
  • 54. کاربرد DQN در بازی‌های چندنفره
  • 55. کاربرد DQN در رباتیک
  • 56. کاربرد DQN در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 57. کاربرد DQN در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 58. کاربرد DQN در مدیریت انرژی
  • 59. کاربرد DQN در مسائل اقتصادی
  • 60. کاربرد DQN در مسائل نظامی
  • 61. کاربرد DQN در بهینه‌سازی فرایندها
  • 62. شبیه‌سازی محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 63. استفاده از OpenAI Gym برای محیط‌های چندعامله
  • 64. استفاده از PettingZoo
  • 65. طراحی محیط‌های سفارشی
  • 66. ارزیابی عملکرد عامل‌های چندگانه
  • 67. معیارهای ارزیابی در MADRL
  • 68. اهمیت تکرارپذیری در تحقیقات MADRL
  • 69. روش‌های تجزیه و تحلیل نتایج
  • 70. اهمیت تجزیه و تحلیل حساسیت
  • 71. ملاحظات پیاده‌سازی DQN در MADRL
  • 72. انتخاب معماری شبکه مناسب
  • 73. تنظیم هایپرپارامترها
  • 74. مدیریت حافظه و محاسبات
  • 75. پردازش موازی و توزیع‌شده
  • 76. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MADRL
  • 77. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های از پیش جمع‌آوری شده
  • 78. یادگیری تقویتی با استفاده از شبیه‌سازی
  • 79. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 80. یادگیری تقویتی در محیط‌های با عدم قطعیت
  • 81. ملاحظات اخلاقی در MADRL
  • 82. پیامدهای اجتماعی MADRL
  • 83. کاربرد DQN در توسعهٔ زیرساخت‌های هوشمند
  • 84. کاربرد DQN در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 85. کاربرد DQN در مدیریت ترافیک شهری
  • 86. کاربرد DQN در سیستم‌های نظارتی هوشمند
  • 87. کاربرد DQN در ربات‌های صنعتی
  • 88. کاربرد DQN در کشاورزی هوشمند
  • 89. کاربرد DQN در بهداشت و درمان
  • 90. کاربرد DQN در آموزش و پرورش
  • 91. چالش‌های آینده در MADRL
  • 92. پژوهش‌های آتی در زمینه DQN و MADRL
  • 93. توسعهٔ الگوریتم‌های کارآمدتر
  • 94. کاربرد در مسائل پیچیده‌تر
  • 95. تاثیر بر اقتصاد و جامعه

📚 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.