سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و ساختارهای MADDPG: گامی فراتر در هوش مصنوعی چندعامله

کتاب مبانی و ساختارهای MADDPG: گامی فراتر در هوش مصنوعی 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 مبانی و ساختارهای MADDPG: گامی فراتر در هوش مصنوعی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با هوش مصنوعی چندعامله (Multi-Agent AI)
  • 2. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های چندعامله
  • 3. چالش‌های اصلی در هوش مصنوعی چندعامله
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 5. مبانی یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 6. عوامل یادگیرنده و محیط‌های یادگیری
  • 7. تابع پاداش و طراحی آن
  • 8. روش‌های یادگیری مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
  • 9. روش‌های یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 10. یادگیری ترکیبی ارزش و سیاست
  • 11. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 12. معماری‌های شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای یادگیری تقویتی
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای یادگیری تقویتی
  • 15. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer) در یادگیری تقویتی
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 17. تفاوت‌های MARL با RL تک‌عامله
  • 18. چالش‌های خاص در MARL: عدم ایستایی (Non-stationarity)
  • 19. چالش‌های خاص در MARL: هماهنگی (Coordination)
  • 20. چالش‌های خاص در MARL: رقابت (Competition)
  • 21. چالش‌های خاص در MARL: همکاری (Cooperation)
  • 22. مقدمه‌ای بر الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 23. مبانی الگوریتم DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 24. ساختار Actor-Critic در DDPG
  • 25. نحوه به‌روزرسانی Actor و Critic در DDPG
  • 26. معرفی MADDPG: گسترش DDPG برای محیط‌های چندعامله
  • 27. معماری MADDPG: Actorها و Criticهای مجزا
  • 28. نقش Critic مرکزی در MADDPG
  • 29. نقش Actorهای محلی در MADDPG
  • 30. فرآیند یادگیری در MADDPG
  • 31. تجربه بازپخش (Experience Replay) در MADDPG
  • 32. نمونه‌برداری تصادفی از تجربیات
  • 33. استفاده از مینی‌بچ‌ها (Mini-batches)
  • 34. تابع هدف برای به‌روزرسانی Critic
  • 35. تابع هدف برای به‌روزرسانی Actor
  • 36. نرم‌سازی گرادیان (Gradient Smoothing)
  • 37. تنظیم ابرپارامترها در MADDPG
  • 38. محیط‌های استاندارد برای ارزیابی MARL
  • 39. محیط‌های بازی‌های ساده (مانند ساده‌ترین بازی‌های شطرنج)
  • 40. محیط‌های شبیه‌سازی رباتیک
  • 41. محیط‌های شبیه‌سازی ترافیک
  • 42. محیط‌های شبیه‌سازی اقتصادی
  • 43. مثال‌های کاربردی MADDPG: ربات‌های فوتبالیست
  • 44. مثال‌های کاربردی MADDPG: کنترل ناوگان پهپادها
  • 45. مثال‌های کاربردی MADDPG: سیستم‌های توزیع منابع
  • 46. مثال‌های کاربردی MADDPG: بازی‌های استراتژیک
  • 47. ملاحظات پیاده‌سازی MADDPG
  • 48. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق (مانند TensorFlow یا PyTorch)
  • 49. ساخت و آموزش مدل‌های Actor و Critic
  • 50. مدیریت حافظه تجربه بازپخش
  • 51. تنظیم نرخ یادگیری و پارامترهای بهینه‌ساز
  • 52. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 53. مقایسه MADDPG با الگوریتم‌های دیگر MARL
  • 54. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL (مانند VDN, QMIX)
  • 55. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL (مانند COMA)
  • 56. مقایسه MADDPG با روش‌های مبتنی بر مدل
  • 57. مزایای MADDPG در محیط‌های پیوسته
  • 58. محدودیت‌های MADDPG
  • 59. حساسیت به تنظیم ابرپارامترها
  • 60. نیاز به منابع محاسباتی بالا
  • 61. چالش‌های هماهنگی پیچیده
  • 62. توسعه‌های MADDPG
  • 63. MADDPG با شبکه‌های ارتباطی
  • 64. MADDPG با ساختارهای سلسله‌مراتبی
  • 65. MADDPG با مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms)
  • 66. MADDPG با یادگیری مبتنی بر مدل
  • 67. کاربرد MADDPG در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 68. استفاده از MADDPG در مدیریت انرژی
  • 69. استفاده از MADDPG در رباتیک صنعتی
  • 70. استفاده از MADDPG در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 71. استفاده از MADDPG در شبکه‌های مخابراتی
  • 72. مبانی نظری MADDPG
  • 73. اثبات همگرایی (در شرایط خاص)
  • 74. تحلیل پایداری الگوریتم
  • 75. ارتباط MADDPG با نظریه بازی‌ها
  • 76. مفاهیم تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 77. مفاهیم تعادل کورنو (Cournot Equilibrium)
  • 78. مفاهیم تعادل استاکلبرگ (Stackelberg Equilibrium)
  • 79. بررسی معماری‌های مختلف Critic مرکزی
  • 80. Critic متمرکز بر مشاهده (Observation-based Centralized Critic)
  • 81. Critic متمرکز بر عمل (Action-based Centralized Critic)
  • 82. Critic ترکیبی
  • 83. استراتژی‌های مختلف برای Actorهای محلی
  • 84. Actorهای مستقل (Independent Actors)
  • 85. Actorهای هماهنگ‌کننده
  • 86. طراحی تابع پاداش در محیط‌های چندعامله
  • 87. پاداش‌های محلی و جهانی
  • 88. پاداش‌های تفکیک‌شده (Shaped Rewards)
  • 89. روش‌های مقابله با عدم ایستایی
  • 90. تکنیک‌های نرمال‌سازی مشاهدات و اقدامات
  • 91. استفاده از تاریخچه مشاهدات
  • 92. آموزش عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 93. بهینه‌سازی پارامترهای عامل‌ها
  • 94. ارزیابی کمی عملکرد سیستم چندعامله
  • 95. سنجه‌های ارزیابی در محیط‌های همکاری
  • 96. سنجه‌های ارزیابی در محیط‌های رقابتی
  • 97. سنجه‌های ارزیابی در محیط‌های مختلط
  • 98. مباحث پیشرفته در MADDPG
  • 99. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های پراکنده
  • 100. یادگیری تقویتی چندعامله با مشاهدات محدود

📚 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.