سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته ناظر مرکزی عامل مستقل در یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب تکنیک‌های پیشرفته ناظر مرکزی عامل مستقل در 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 تکنیک‌های پیشرفته ناظر مرکزی عامل مستقل در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر ناظر مرکزی/عامل مستقل (Centralized Critic/Independent Actor)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. عامل مستقل در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های عامل مستقل
  • 4. فضاهای حالت و عمل در عامل مستقل
  • 5. توابع پاداش و هدف در عامل مستقل
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 7. یادگیری Q-learning
  • 8. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 9. پیاده‌سازی DQN برای عامل مستقل
  • 10. بهینه‌سازی DQN
  • 11. پیشرفت‌های DQN: Double DQN
  • 12. پیشرفت‌های DQN: Dueling DQN
  • 13. پیشرفت‌های DQN: Prioritized Experience Replay
  • 14. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 15. REINFORCE
  • 16. Actor-Critic Methods
  • 17. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 18. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 19. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 20. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 21. پیاده‌سازی Actor-Critic برای عامل مستقل
  • 22. مدل‌های عامل مرکزی
  • 23. مفهوم عامل مرکزی
  • 24. نقش عامل مرکزی در هماهنگی
  • 25. تفاوت عامل مرکزی با عامل مستقل
  • 26. فضاهای حالت و عمل در عامل مرکزی
  • 27. توابع پاداش در عامل مرکزی
  • 28. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای عامل مرکزی
  • 29. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 30. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 31. QMIX
  • 32. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 33. QTRAN
  • 34. IQL (Independent Q-Learning)
  • 35. STP (Shared Team Policy)
  • 36. DPG (Deep Policy Gradient)
  • 37. MAPG (Multi-Agent Policy Gradient)
  • 38. IAPG (Independent Actor-Critic Policy Gradient)
  • 39. SMART (Shared Multi-Agent Reinforcement Training)
  • 40. MARL (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 41. کاربرد عامل مرکزی در بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 42. کاربرد عامل مرکزی در رباتیک
  • 43. کاربرد عامل مرکزی در سیستم‌های توزیع شده
  • 44. کاربرد عامل مرکزی در مدیریت ترافیک
  • 45. کاربرد عامل مرکزی در شبکه‌های هوشمند
  • 46. کاربرد عامل مرکزی در تحلیل بازارهای مالی
  • 47. کاربرد عامل مرکزی در بهینه‌سازی منابع
  • 48. کاربرد عامل مرکزی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 49. کاربرد عامل مرکزی در مدیریت زنجیره تأمین
  • 50. کاربرد عامل مرکزی در پیش‌بینی و کنترل سیستم‌ها
  • 51. طراحی معماری‌های عامل مرکزی
  • 52. آموزش عامل مرکزی با داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 53. استراتژی‌های ارتباطی بین عوامل
  • 54. روش‌های یادگیری مشترک
  • 55. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود
  • 56. یادگیری تقویتی با ارتباطات نامطمئن
  • 57. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 58. یادگیری تقویتی در محیط‌های با عامل‌های متغیر
  • 59. ارزیابی عملکرد عامل مرکزی
  • 60. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 61. تحلیل حساسیت در عامل مرکزی
  • 62. تکنیک‌های جلوگیری از فروپاشی هماهنگی
  • 63. روش‌های افزایش پایداری در عامل مرکزی
  • 64. بهینه‌سازی پارامترهای عامل مرکزی
  • 65. مدیریت عدم قطعیت در عامل مرکزی
  • 66. یادگیری تقویتی برای مسائل امنیتی سایبری
  • 67. یادگیری تقویتی در سیستم‌های دفاعی
  • 68. یادگیری تقویتی در تشخیص نفوذ
  • 69. یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک
  • 70. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 71. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده محاسباتی
  • 72. یادگیری تقویتی در ربات‌های خودمختار
  • 73. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 74. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع شبکه
  • 75. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 76. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 77. یادگیری تقویتی در مسائل زیست‌محیطی
  • 78. یادگیری تقویتی در مدیریت بحران
  • 79. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 80. یادگیری تقویتی در رباتیک پزشکی
  • 81. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی رفتار انسان
  • 82. یادگیری تقویتی در مدل‌سازی اقتصادی
  • 83. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌های تولید
  • 84. یادگیری تقویتی در سیستم‌های ارتباطی نسل آینده
  • 85. یادگیری تقویتی در ربات‌های همکار
  • 86. یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 87. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره ارزش
  • 88. یادگیری تقویتی در مدیریت دارایی‌های دیجیتال
  • 89. یادگیری تقویتی در سیستم‌های خودران
  • 90. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع شده
  • 91. یادگیری تقویتی در ربات‌های کاوشگر
  • 92. یادگیری تقویتی در کنترل سیستم‌های پیچیده
  • 93. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر
  • 94. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های مولکولی
  • 95. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع آب
  • 96. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 97. یادگیری تقویتی در ربات‌های زیردریایی
  • 98. یادگیری تقویتی در کنترل پایداری سیستم‌های قدرت
  • 99. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های اقلیمی
  • 100. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌های کشاورزی هوشمند

📚 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.