سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی MARL برای مسائل با پویایی غیرقابل پیش‌بینی

کتاب پیاده‌سازی MARL برای مسائل با پویایی غیرقابل پیش‌بینی

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 MARL برای مسائل با پویایی غیرقابل پیش‌بینی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 2. اصول یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم عامل و محیط
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 6. دینامیک سیستم‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 7. مدل‌های POMDP برای عدم قطعیت
  • 8. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 9. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 10. الگوریتم‌های SARSA
  • 11. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 12. تکنیک‌های جستجوی درخت سیاست
  • 13. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 14. یادگیری عمیق تقویتی (DRL)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای DRL
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای DRL
  • 17. یادگیری عمیق Q-Network (DQN)
  • 18. پیشرفت‌های DQN
  • 19. Double DQN
  • 20. Dueling DQN
  • 21. Prioritized Experience Replay
  • 22. Policy Gradient Methods
  • 23. REINFORCE Algorithm
  • 24. Actor-Critic Methods (Advanced)
  • 25. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 26. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 27. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 28. مقدمه‌ای بر MARL
  • 29. چالش‌های MARL
  • 30. همکاری در MARL
  • 31. رقابت در MARL
  • 32. مختلط در MARL
  • 33. مدل‌های همکاری در MARL
  • 34. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 35. مدل‌های مختلط در MARL
  • 36. هماهنگی عامل‌ها
  • 37. کشف سیاست‌های مشترک
  • 38. یادگیری بازی‌های مجموع صفر
  • 39. یادگیری بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 40. مدل‌های عامل مرکزی و عامل محیطی
  • 41. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 42. COMA Algorithm
  • 43. MADDPG Algorithm
  • 44. QMIX Algorithm
  • 45. VDN Algorithm
  • 46. دینامیک غیرقابل پیش‌بینی در MARL
  • 47. شناسایی پویایی‌های غیرقابل پیش‌بینی
  • 48. مدل‌سازی پویایی‌های متغیر
  • 49. سازگاری با تغییرات محیطی
  • 50. یادگیری تقویتی تطبیقی در MARL
  • 51. تکنیک‌های پیش‌بینی پویایی
  • 52. یادگیری تقویتی بر اساس پیش‌بینی
  • 53. کاربرد در مسائل لجستیک و زنجیره تأمین
  • 54. مدیریت ترافیک هوشمند
  • 55. شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 56. رباتیک چند عاملی
  • 57. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 58. بازارهای انرژی هوشمند
  • 59. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 60. بهینه‌سازی عملکرد در سیستم‌های پیچیده
  • 61. یادگیری الگوهای رفتاری عامل‌ها
  • 62. تشخیص و پیش‌بینی تغییرات پویایی
  • 63. طراحی تابع پاداش برای پویایی‌های غیرقابل پیش‌بینی
  • 64. اهمیت پاداش‌های متناسب با تغییرات
  • 65. یادگیری تقویتی مقاوم در برابر تغییرات
  • 66. تکنیک‌های یادگیری تقویتی افزایشی
  • 67. یادگیری تقویتی مداوم
  • 68. انتقال یادگیری در MARL
  • 69. انتقال یادگیری بین وظایف
  • 70. انتقال یادگیری بین عامل‌ها
  • 71. کاربرد در مسائل واقعی با پویایی متغیر
  • 72. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 73. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 74. کارایی محاسباتی الگوریتم‌های MARL
  • 75. ارزیابی عملکرد در پویایی‌های غیرقابل پیش‌بینی
  • 76. آزمایش و شبیه‌سازی در MARL
  • 77. مطالعات موردی پیشرفته در MARL
  • 78. آینده تحقیق در MARL با پویایی‌های غیرقابل پیش‌بینی
  • 79. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 80. پیاده‌سازی عملی سیستم‌های MARL

📚 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.