کتاب پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی 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 پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 3. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 4. حالت‌ها، اعمال و پاداش در MDP
  • 5. فضای حالت و عمل
  • 6. توابع ارزش و سیاست‌ها
  • 7. یادگیری ارزش Q
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری Q (Q-learning)
  • 9. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای DQN
  • 12. بهینه‌سازی DQN
  • 13. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 14. یادگیری Actor-Critic (A2C)
  • 15. یادگیری Actor-Critic نامتقارن (A3C)
  • 16. یادگیری آفلاین در مقابل آنلاین
  • 17. یادگیری چندعامله (MARL)
  • 18. انواع سناریوهای MARL
  • 19. همکاری در MARL
  • 20. رقابت در MARL
  • 21. بازی‌های مجموع صفر
  • 22. بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 23. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 24. مفاهیم تعادل در بازی‌ها
  • 25. بازی‌های تکراری
  • 26. استراتژی‌های مبتنی بر تعادل
  • 27. تطبیق عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 28. پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 29. هوش جمعی (Swarm Intelligence)
  • 30. الگوریتم‌های بهینه‌سازی کلونی مورچگان (ACO)
  • 31. الگوریتم ژنتیک (GA)
  • 32. الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)
  • 33. کاربرد هوش جمعی در MARL
  • 34. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 35. هماهنگی عامل‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 36. مدل‌سازی محیط‌های پیچیده برای MARL
  • 37. مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 38. شبیه‌سازی در MARL
  • 39. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 40. معیارهای ارزیابی کارایی عامل‌ها
  • 41. متریک‌های همکاری و رقابت
  • 42. محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL (مانند OpenAI Gym، PettingZoo)
  • 43. پیاده‌سازی محیط‌های سفارشی
  • 44. یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 45. کنترل ربات‌های مستقل
  • 46. هماهنگی ربات‌های چندگانه
  • 47. رباتیک در محیط‌های صنعتی
  • 48. رباتیک در لجستیک و انبارداری
  • 49. کاربردهای MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 50. مدیریت ترافیک شهری با MARL
  • 51. بهینه‌سازی مصرف انرژی با MARL
  • 52. سیستم‌های توزیع‌شده و شبکه‌های ارتباطی
  • 53. امنیت شبکه‌ها با استفاده از MARL
  • 54. تشخیص نفوذ با MARL
  • 55. مدیریت منابع در سیستم‌های ابری
  • 56. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 57. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 58. معاملات الگوریتمی با MARL
  • 59. مدیریت سبد سهام با MARL
  • 60. پیش‌بینی بازارهای مالی با MARL
  • 61. کاربردهای MARL در سلامت
  • 62. تشخیص بیماری با MARL
  • 63. مدیریت درمان با MARL
  • 64. شخصی‌سازی مراقبت‌های بهداشتی
  • 65. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 66. هوش مصنوعی برای بازی‌های استراتژیک
  • 67. توسعه عامل‌های هوشمند برای بازی‌ها
  • 68. یادگیری تقویتی در آموزش
  • 69. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
  • 70. سیستم‌های توصیه‌گر آموزشی
  • 71. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. توصیه‌گرهای محتوا
  • 73. توصیه‌گرهای محصول
  • 74. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 75. پیچیدگی محاسباتی در MARL
  • 76. نیاز به داده‌های زیاد
  • 77. ناپایداری در آموزش
  • 78. روش‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 79. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 80. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 81. تشویق و پاداش‌دهی (Reward Shaping)
  • 82. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 83. تکنیک‌های یادگیری از مشاهده
  • 84. تقویت یادگیری از مشاهده
  • 85. مسائل اخلاقی و اجتماعی در MARL
  • 86. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 87. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 88. تأثیر MARL بر اشتغال
  • 89. امنیت سایبری و MARL
  • 90. کاربرد MARL در دفاع سایبری
  • 91. پیاده‌سازی امن سیستم‌های MARL
  • 92. پیشرفت‌های اخیر در MARL
  • 93. گرایش‌های آینده در MARL
  • 94. تحقیقات پیشرو در MARL
  • 95. پروژه‌های عملی در MARL
  • 96. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم MARL
  • 97. ارزیابی و بهبود عملکرد سیستم
  • 98. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج
  • 99. کاربرد نهایی در سناریوهای واقعی

📚 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.