سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی مواد با عملکرد بالا با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب طراحی مواد با عملکرد بالا با 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 طراحی مواد با عملکرد بالا با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی مواد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
  • 3. اصول یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 8. یادگیری عمیق
  • 9. مبانی عامل‌های هوشمند
  • 10. محیط‌های عامل‌های هوشمند
  • 11. تکامل عامل‌های هوشمند
  • 12. یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 13. مفهوم تابع ارزش
  • 14. مفهوم سیاست
  • 15. مفهوم پاداش
  • 16. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 17. الگوریتم‌های SARSA
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 19. مقدمه ای بر سیستم‌های چندعامله
  • 20. تعامل عامل‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 21. انواع هماهنگی بین عامل‌ها
  • 22. رقابت و همکاری بین عامل‌ها
  • 23. نظریه بازی‌ها برای سیستم‌های چندعامله
  • 24. مفاهیم تعادل نش
  • 25. بازی‌های با مجموع صفر و غیر صفر
  • 26. برنامه‌ریزی پویا در سیستم‌های چندعامله
  • 27. مدل‌سازی محیط در سیستم‌های چندعامله
  • 28. یادگیری تقویتی برای عامل‌های منفرد
  • 29. محدودیت‌های یادگیری تقویتی منفرد
  • 30. نیاز به یادگیری تقویتی چندعامله
  • 31. چالش‌های اصلی در سیستم‌های چندعامله
  • 32. پیچیدگی محاسباتی در سیستم‌های چندعامله
  • 33. عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
  • 34. مشاهده‌پذیری محدود در سیستم‌های چندعامله
  • 35. دینامیک متغیر محیط
  • 36. مشکل ناپایداری در یادگیری چندعامله
  • 37. یادگیری تقویتی همکارانه
  • 38. مفهوم پاداش مشترک
  • 39. الگوریتم‌های یادگیری همکارانه
  • 40. یادگیری تقویتی رقابتی
  • 41. مفهوم تابع زیان رقابتی
  • 42. الگوریتم‌های یادگیری رقابتی
  • 43. یادگیری تقویتی مختلط (همکارانه و رقابتی)
  • 44. مدل‌های یادگیری عامل‌های مستقل
  • 45. مفاهیم پیش‌فرض در عامل‌های مستقل
  • 46. چالش‌های یادگیری عامل‌های مستقل
  • 47. محیط‌های پویا و عامل‌های مستقل
  • 48. یادگیری تقویتی برای طراحی مواد
  • 49. کاربرد یادگیری تقویتی در علم مواد
  • 50. مدل‌سازی ویژگی‌های مواد
  • 51. تولید ساختارهای مواد با یادگیری تقویتی
  • 52. بهینه‌سازی خواص مواد
  • 53. طراحی مواد با عملکرد بالا
  • 54. معرفی مواد با عملکرد بالا
  • 55. دسته‌بندی مواد با عملکرد بالا
  • 56. کاربرد مواد با عملکرد بالا در صنایع
  • 57. اصول طراحی مواد
  • 58. مراحل طراحی مواد
  • 59. معیارهای ارزیابی مواد
  • 60. روش‌های شبیه‌سازی مواد
  • 61. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 62. شبیه‌سازی روش اجزای محدود
  • 63. یادگیری ماشین در شبیه‌سازی مواد
  • 64. مدل‌سازی پیش‌بینی خواص مواد
  • 65. داده‌کاوی در علم مواد
  • 66. استخراج ویژگی از داده‌های مواد
  • 67. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌های مواد
  • 68. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی خواص مواد
  • 69. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی ساختار مواد
  • 70. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی خواص مکانیکی
  • 71. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی خواص حرارتی
  • 72. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی خواص الکتریکی
  • 73. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی خواص شیمیایی
  • 74. یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی کامپوزیت‌ها
  • 75. بهینه‌سازی نسبت اجزا در کامپوزیت‌ها
  • 76. طراحی ساختار داخلی کامپوزیت‌ها
  • 77. یادگیری تقویتی چندعامله برای آلیاژهای فلزی
  • 78. بهینه‌سازی ترکیب شیمیایی آلیاژها
  • 79. طراحی ریزساختارهای آلیاژی
  • 80. یادگیری تقویتی چندعامله برای سرامیک‌های پیشرفته
  • 81. بهینه‌سازی فرآیندهای سنتز سرامیک‌ها
  • 82. طراحی ساختار متخلخل سرامیک‌ها
  • 83. کاربرد یادگیری تقویتی در مواد نانوساختار
  • 84. بهینه‌سازی سنتز نانوذرات
  • 85. طراحی آرایش نانوساختارها
  • 86. ارزیابی عملکرد مواد طراحی شده
  • 87. آزمایش‌های تأیید طراحی
  • 88. مقایسه با مواد موجود
  • 89. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 90. مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری
  • 91. مسائل مربوط به تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 92. مسائل مربوط به اعتبار سنجی نتایج
  • 93. مسائل مربوط به ایمنی و پایداری مواد
  • 94. مسائل مربوط به جنبه‌های اقتصادی طراحی
  • 95. آینده یادگیری تقویتی در طراحی مواد
  • 96. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 97. پتانسیل‌های آتی
  • 98. اخلاق در طراحی مواد با هوش مصنوعی

📚 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.