سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مهندسی: از مبانی تا کاربرد

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در مهندسی: از مبانی تا کاربرد

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 مهندسی: از مبانی تا کاربرد

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 4. حل MDP ها با برنامه‌ریزی پویا
  • 5. روش‌های مونت کارلو در یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری اختلاف زمانی (TD Learning)
  • 7. الگوریتم Q-Learning
  • 8. الگوریتم SARSA
  • 9. توابع ارزش و سیاست‌ها
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه‌ای
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق برای RL
  • 13. Deep Q-Networks (DQN)
  • 14. پیشرفت‌های DQN
  • 15. Double DQN و Dueling DQN
  • 16. Actor-Critic Methods
  • 17. الگوریتم A2C و A3C
  • 18. Policy Gradient Methods
  • 19. REINFORCE
  • 20. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 21. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 22. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 23. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله
  • 24. چالش‌های MARL
  • 25. مدل‌های تعاملی در MARL
  • 26. مدل‌های غیرتعاملی در MARL
  • 27. هماهنگی و رقابت در MARL
  • 28. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 29. روش‌های مبتنی بر عامل توزیعی (Decentralized Execution)
  • 30. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 31. QMIX
  • 32. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 33. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 34. کاربرد MARL در رباتیک
  • 35. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 36. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل
  • 37. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 38. کاربرد MARL در شبکه‌های انرژی
  • 39. کاربرد MARL در مالی
  • 40. کاربرد MARL در سلامت
  • 41. کاربرد MARL در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 42. کاربرد MARL در هوشمندسازی ساختمان
  • 43. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 44. کاربرد MARL در اینترنت اشیا (IoT)
  • 45. کاربرد MARL در شبکه‌های مخابراتی
  • 46. کاربرد MARL در نظارت و کنترل
  • 47. کاربرد MARL در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 48. کاربرد MARL در آموزش و یادگیری
  • 49. کاربرد MARL در اکتشاف و استخراج
  • 50. کاربرد MARL در تخصیص منابع
  • 51. کاربرد MARL در مسیریابی
  • 52. کاربرد MARL در زمان‌بندی
  • 53. کاربرد MARL در کنترل ترافیک
  • 54. کاربرد MARL در مدیریت ناوگان
  • 55. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 56. کاربرد MARL در طراحی سیستم‌ها
  • 57. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. کاربرد MARL در تشخیص ناهنجاری
  • 59. کاربرد MARL در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 60. کاربرد MARL در اتوماسیون صنعتی
  • 61. کاربرد MARL در واقعیت مجازی و افزوده
  • 62. کاربرد MARL در سیستم‌های پاداش‌دهی
  • 63. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 64. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 65. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با پاداش مشترک
  • 66. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با پاداش مجزا
  • 67. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با پاداش ترکیبی
  • 68. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با انتقال یادگیری
  • 69. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 70. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی معکوس
  • 71. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی از طریق مشاهده
  • 72. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 73. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 74. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 75. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی در محیط‌های نامطمئن
  • 76. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی در محیط‌های چندهدفه
  • 77. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی در محیط‌های با ابعاد بالا
  • 78. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با محدودیت‌های محاسباتی
  • 79. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با نیاز به داده کم
  • 80. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با تفسیرپذیری
  • 81. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با قابلیت اطمینان
  • 82. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با امنیت
  • 83. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با انصاف
  • 84. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پایداری
  • 85. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با مقیاس‌پذیری
  • 86. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با تعمیم‌پذیری
  • 87. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با خلاقیت
  • 88. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با هوشمندی جمعی
  • 89. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با خودسازماندهی
  • 90. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با استقلال عامل‌ها
  • 91. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با همکاری عامل‌ها
  • 92. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با رقابت عامل‌ها
  • 93. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با تعادل عامل‌ها
  • 94. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با تصمیم‌گیری هماهنگ
  • 95. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با کنترل توزیع‌شده
  • 96. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با بهینه‌سازی جهانی
  • 97. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با رویکردهای ترکیبی
  • 98. کاربرد MARL در یادگیری تقویتی با چالش‌های اخلاقی و اجتماعی

📚 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.