سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا پیاده‌سازی در توزیع اطلاعات

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا پیاده‌سازی در توزیع اطلاعات

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: از تئوری تا پیاده‌سازی در توزیع اطلاعات

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عاملیت در محیط‌های پویا
  • 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. مفاهیم ارزش و سیاست
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 7. مقدار تابع ارزش (Value Function)
  • 8. تابع بهینه ارزش (Optimal Value Function)
  • 9. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 10. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 11. مفاهیم یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 13. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 14. تعریف عامل‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 15. تعاملات بین عامل‌ها
  • 16. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 17. عدم ایستایی محیط (Non-stationarity)
  • 18. مشکل مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 19. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 20. رویکردهای هماهنگ‌سازی عامل‌ها (Coordination)
  • 21. یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized)
  • 22. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Decentralized)
  • 23. یادگیری تقویتی نیمه‌متمرکز (Decentralized Training, Centralized Execution)
  • 24. الگوریتم‌های پایه در MARL
  • 25. Q-learning در محیط‌های چندعامله
  • 26. Deep Q-Networks (DQN) برای عامل‌های متعدد
  • 27. Multi-Agent Deep Q-Networks (MADQN)
  • 28. Policy Gradient در محیط‌های چندعامله
  • 29. Multi-Agent Policy Gradient (MAPG)
  • 30. Actor-Critic در MARL
  • 31. Multi-Agent Actor-Critic (MAAC)
  • 32. رویکردهای مبتنی بر بازی (Game Theory) در MARL
  • 33. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌های چندعامله
  • 34. بازی‌های صفر و جمع (Zero-Sum Games)
  • 35. بازی‌های غیرصفر و جمع (Non-Zero-Sum Games)
  • 36. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 37. یادگیری مدل محیط (Model-Based MARL)
  • 38. یادگیری مدل رفتار عامل‌های دیگر
  • 39. یادگیری تقویتی با همکاری (Cooperative MARL)
  • 40. روش‌های یادگیری اشتراکی (Shared Learning)
  • 41. یادگیری مبتنی بر پاداش مشترک (Shared Reward)
  • 42. یادگیری تقویتی با رقابت (Competitive MARL)
  • 43. یادگیری مبتنی بر پاداش رقابتی
  • 44. یادگیری تقویتی ترکیبی (Mixed Cooperative-Competitive MARL)
  • 45. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning) در MARL
  • 46. یادگیری از طریق ارتباطات بین عامل‌ها
  • 47. پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 48. یادگیری ارتباطات ضمنی (Implicit Communication)
  • 49. یادگیری ارتباطات صریح (Explicit Communication)
  • 50. حریم خصوصی و امنیت در سیستم‌های ارتباطی عامل‌ها
  • 51. کاربردها و پیاده‌سازی‌های MARL
  • 52. رباتیک و سیستم‌های چندرباته
  • 53. خودروهای خودران و مدیریت ترافیک
  • 54. مدیریت منابع در شبکه‌های ارتباطی
  • 55. بازی‌های کامپیوتری و شبیه‌سازی‌ها
  • 56. سیستم‌های توزیع اطلاعات و شبکه‌ها
  • 57. مدیریت داده در سیستم‌های توزیع شده
  • 58. بهینه‌سازی عملکرد در سیستم‌های توزیع شده
  • 59. یادگیری تقویتی در چارچوب بانکداری بدون ربا
  • 60. کاربرد در مدیریت پرتفوی در بورس اوراق بهادار
  • 61. بهینه‌سازی تخصیص منابع در پروژه‌های عمرانی
  • 62. مدیریت مصرف انرژی در ساختمان‌های هوشمند
  • 63. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 64. یادگیری تقویتی در حوزه سلامت و درمان
  • 65. مدیریت بیماری‌های مزمن با رویکرد چندعامله
  • 66. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید صنعتی
  • 67. مدیریت زنجیره تأمین با عامل‌های هوشمند
  • 68. بهینه‌سازی فرآیندهای اداری و سازمانی
  • 69. یادگیری تقویتی در چارچوب قوانین نظام بانکی ایران
  • 70. کاربرد در سیستم‌های هوشمند شهری
  • 71. مدیریت بحران و واکنش اضطراری چندعامله
  • 72. بهینه‌سازی فرآیندهای کشاورزی هوشمند
  • 73. یادگیری تقویتی در چارچوب قوانین نظام گمرکی
  • 74. مدیریت شبکه توزیع برق با عامل‌های هوشمند
  • 75. بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های توزیع شده
  • 76. یادگیری تقویتی در چارچوب سیاست‌های پولی بانک مرکزی
  • 77. کاربرد در تحلیل داده‌های کلان اقتصادی
  • 78. مدیریت منابع آب با رویکرد چندعامله
  • 79. بهینه‌سازی فرآیندهای لجستیکی
  • 80. یادگیری تقویتی در چارچوب قوانین و مقررات صادرات و واردات
  • 81. مدیریت منابع در محیط‌های ابری توزیع شده
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه‌های داده توزیع شده
  • 83. یادگیری تقویتی در چارچوب قوانین سرمایه‌گذاری داخلی
  • 84. کاربرد در سیستم‌های نظارت و کنترل هوشمند
  • 85. مدیریت منابع در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 86. بهینه‌سازی فرآیندهای تحقیق و توسعه
  • 87. یادگیری تقویتی در چارچوب قوانین مالیاتی کشور
  • 88. مدیریت ریسک در سیستم‌های مالی پیچیده
  • 89. بهینه‌سازی فرآیندهای خدمات مشتریان
  • 90. یادگیری تقویتی در چارچوب قوانین کار و تأمین اجتماعی
  • 91. کاربرد در سیستم‌های آموزشی هوشمند
  • 92. مدیریت منابع در شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 93. بهینه‌سازی فرآیندهای نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه
  • 94. یادگیری تقویتی در چارچوب قوانین و مقررات حفاظت از محیط زیست
  • 95. مدیریت داده‌های علمی در پروژه‌های تحقیقاتی
  • 96. بهینه‌سازی فرآیندهای ارزیابی عملکرد
  • 97. یادگیری تقویتی در چارچوب قوانین مربوط به فضای مجازی
  • 98. کاربرد در سیستم‌های ناوبری خودکار
  • 99. مدیریت منابع در سیستم‌های پردازش موازی
  • 100. بهینه‌سازی فرآیندهای انتخاب و تخصیص عامل‌ها

📚 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.