سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: تعاملات مختلط

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: تعاملات مختلط

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: تعاملات مختلط

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مختلط (Mixed MARL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی عامل در محیط‌های چندعامله
  • 3. مدل‌های محیطی برای سیستم‌های چندعامله
  • 4. تعاملات مختلط و انواع آن
  • 5. اهداف عاملان در محیط‌های مختلط
  • 6. یادگیری تقویتی در مقابل بازی‌های مجموع-صفر
  • 7. یادگیری تقویتی در مقابل بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 8. مفهوم تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم‌های Q-learning
  • 11. پیاده‌سازی الگوریتم‌های SARSA
  • 12. محدودیت‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله در محیط‌های چندعامله
  • 13. چالش‌های هماهنگی بین عاملان
  • 14. چالش‌های رقابت بین عاملان
  • 15. چالش‌های عدم قطعیت ناشی از عاملان دیگر
  • 16. رویکردهای یادگیری تقویتی مختلط (Mixed-Motive RL)
  • 17. یادگیری تقویتی رقابتی (Competitive RL)
  • 18. یادگیری تقویتی تعاونی (Cooperative RL)
  • 19. یادگیری تقویتی با هدف مشترک
  • 20. یادگیری تقویتی با اهداف متعارض
  • 21. یادگیری تقویتی بر مبنای مدل (Model-Based RL) در محیط‌های چندعامله
  • 22. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free RL) در محیط‌های چندعامله
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-Based RL)
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-Based RL)
  • 25. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی ترکیبی (Actor-Critic)
  • 26. تکنیک‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای عاملان
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای عاملان
  • 29. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer) برای عاملان
  • 30. استفاده از حافظه بلندمدت در عاملان
  • 31. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed RL)
  • 32. یادگیری تقویتی موازی (Parallel RL)
  • 33. محیط‌های شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. محیط‌های مبتنی بر بازی (Game-Theoretic Environments)
  • 35. محیط‌های مبتنی بر رباتیک (Robotics Environments)
  • 36. محیط‌های مبتنی بر ترافیک (Traffic Environments)
  • 37. محیط‌های مبتنی بر مالی (Financial Environments)
  • 38. تکنیک‌های یادگیری از تجربیات گذشته (Experience Replay)
  • 39. اهمیت تنوع در تجربیات یادگیری
  • 40. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 41. مهندسی پاداش برای عاملان چندعامله
  • 42. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی (Intrinsic Rewards)
  • 43. استفاده از اکتشاف (Exploration) در محیط‌های چندعامله
  • 44. تکنیک‌های اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 45. تکنیک‌های اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 46. مفهوم عاملان هوشمند (Intelligent Agents)
  • 47. طراحی عاملان با قابلیت یادگیری و تطبیق‌پذیری
  • 48. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های چندعامله با مقیاس بزرگ
  • 49. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 50. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل حریف (Opponent Modeling RL)
  • 51. یادگیری تقویتی با در نظر گرفتن رفتار عاملان دیگر
  • 52. یادگیری تقویتی برای هماهنگی در مأموریت‌های مشترک
  • 53. یادگیری تقویتی برای مذاکره و توافق بین عاملان
  • 54. مدل‌سازی عدم قطعیت در تصمیم‌گیری عاملان
  • 55. استفاده از نظریه بازی‌ها در طراحی عاملان
  • 56. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 57. مدیریت منابع در سیستم‌های چندعامله
  • 58. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 59. بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی
  • 60. سیستم‌های خودران و یادگیری تقویتی چندعامله
  • 61. مدل‌سازی تعاملات انسانی-ماشینی
  • 62. یادگیری تقویتی برای ربات‌های همکار
  • 63. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 64. امنیت و قابلیت اطمینان عاملان هوشمند
  • 65. ارزیابی عملکرد عاملان در محیط‌های چندعامله
  • 66. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی مختلط
  • 67. تکنیک‌های مقایسه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک هوشمند
  • 69. بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 70. یادگیری تقویتی برای بازی‌های استراتژیک پیچیده
  • 71. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 72. مدل‌سازی رفتار کاربران در محیط‌های دیجیتال
  • 73. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 74. مدیریت انرژی در مراکز داده با یادگیری تقویتی
  • 75. بهینه‌سازی الگوریتم‌های مسیریابی در شبکه‌های پویا
  • 76. کاربرد در تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های چندعامله
  • 77. یادگیری تقویتی برای ربات‌های پرنده (Drones)
  • 78. مدل‌سازی تعاملات اجتماعی در عاملان مجازی
  • 79. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی
  • 80. سیستم‌های هوشمند خانگی و یادگیری تقویتی
  • 81. مدیریت منابع در سیستم‌های ابری با یادگیری تقویتی
  • 82. بهینه‌سازی زمان‌بندی در سیستم‌های پردازش موازی
  • 83. کاربرد در تحلیل داده‌های بزرگ و تصمیم‌گیری
  • 84. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های خودکار در کشاورزی
  • 85. بهینه‌سازی مصرف سوخت در وسایل نقلیه خودران
  • 86. مدل‌سازی تعاملات در بازارهای مالی خودکار
  • 87. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک
  • 88. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 89. کاربرد در سیستم‌های نظارت هوشمند
  • 90. یادگیری تقویتی برای ربات‌های جراح (در چارچوب پزشکی رسمی)
  • 91. مدل‌سازی تعاملات در سیستم‌های رباتیک صنعتی
  • 92. بهینه‌سازی فرآیندهای شبیه‌سازی علمی
  • 93. یادگیری تقویتی در علوم زیستی و پزشکی (با رویکرد علمی)
  • 94. بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع شده برای محاسبات علمی
  • 95. مدیریت پویای منابع در محیط‌های ابری
  • 96. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی در شبکه‌های نسل پنجم
  • 97. مدل‌سازی تعاملات در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 98. کاربرد در سیستم‌های مدیریت بحران
  • 99. بهینه‌سازی در سیستم‌های مدیریت اطلاعات
  • 100. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی در شبکه‌های خودکار

📚 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.