سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیشرفته‌ترین تکنیک‌های PyMARL برای حل مسائل MARL

کتاب پیشرفته‌ترین تکنیک‌های PyMARL برای حل مسائل MARL

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 پیشرفته‌ترین تکنیک‌های PyMARL برای حل مسائل MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عامل‌ها، محیط‌ها و پاداش‌ها در RL
  • 4. حالت‌ها، عمل‌ها و سیاست‌ها
  • 5. تابع ارزش و تابع Q
  • 6. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 7. تفاوت بین RL تک‌عامله و چندعامله
  • 8. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 9. عدم ایستایی محیط (Non-stationarity)
  • 10. عدم قطعیت در مشاهدات و عمل‌ها
  • 11. مقیاس‌پذیری با تعداد عامل‌ها
  • 12. نیاز به هماهنگی و رقابت
  • 13. معرفی PyMARL: یک چارچوب متن‌باز برای MARL
  • 14. نصب و پیکربندی PyMARL
  • 15. ساختار کلی PyMARL
  • 16. معماری عامل‌ها در PyMARL
  • 17. رابط‌های محیطی (Environment Interfaces)
  • 18. مدیریت داده‌ها و تجربه‌ها
  • 19. الگوهای اساسی عامل‌ها در PyMARL
  • 20. عامل‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Agents)
  • 21. عامل‌های مبتنی بر ارزش (Value-based Agents)
  • 22. عامل‌های ترکیبی (Actor-Critic Agents)
  • 23. معرفی PyMARL: عامل‌های ساده
  • 24. عامل‌های یادگیرنده ساده (Simple Learners)
  • 25. عامل‌های یادگیرنده مبتنی بر جدول (Tabular Learners)
  • 26. عامل‌های یادگیرنده مبتنی بر توابع تقریب (Function Approximation Learners)
  • 27. یادگیری Q-Learning ساده در PyMARL
  • 28. یادگیری SARSA ساده در PyMARL
  • 29. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیرنده مبتنی بر سیاست در PyMARL
  • 30. معرفی PyMARL: الگوریتم‌های پیشرفته
  • 31. DQN (Deep Q-Network) در PyMARL
  • 32. DDQN (Double Deep Q-Network) در PyMARL
  • 33. Dueling DQN در PyMARL
  • 34. PPO (Proximal Policy Optimization) در PyMARL
  • 35. A2C (Advantage Actor-Critic) در PyMARL
  • 36. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 37. معرفی PyMARL: الگوریتم‌های چندعامله
  • 38. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 39. QMIX (Q-Learning for Multi-Agent Coordination)
  • 40. IQL (Independent Q-Learning)
  • 41. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 42. MAPPO (Multi-Agent PPO)
  • 43. SMAC (StarCraft Multi-Agent Challenge) و کاربردهای آن
  • 44. محیط‌های شبیه‌سازی در PyMARL
  • 45. استفاده از محیط‌های استاندارد MARL
  • 46. ایجاد محیط‌های سفارشی برای PyMARL
  • 47. مدیریت حالت‌ها و عمل‌ها در محیط‌های پیچیده
  • 48. هماهنگ‌سازی عامل‌ها در PyMARL
  • 49. تکنیک‌های ارتباط بین عامل‌ها
  • 50. ارسال پیام و سیگنال بین عامل‌ها
  • 51. استفاده از حافظه مشترک
  • 52. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 53. تکنیک‌های رقابت بین عامل‌ها
  • 54. تنظیم پاداش‌ها برای رقابت
  • 55. استفاده از روش‌های بازی‌گونه (Game Theory)
  • 56. یادگیری استراتژی‌های بهینه در بازی‌های مجموع-صفر
  • 57. کاربرد PyMARL در مسائل لجستیک و مدیریت زنجیره تأمین
  • 58. بهینه‌سازی مسیریابی در سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 59. مدیریت موجودی در زنجیره‌های تأمین
  • 60. تخصیص منابع در محیط‌های پویا
  • 61. کاربرد PyMARL در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 62. هماهنگی ربات‌ها در انبارها
  • 63. کنترل ناوگان ربات‌های خودمختار
  • 64. تکنیک‌های ناوبری مشارکتی
  • 65. کاربرد PyMARL در مدیریت شبکه‌های ارتباطی
  • 66. تخصیص پهنای باند پویا
  • 67. مدیریت ترافیک در شبکه‌های بی‌سیم
  • 68. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های پیچیده
  • 69. کاربرد PyMARL در مسائل اقتصادی و مالی
  • 70. مدل‌سازی بازارهای مالی چندعامله
  • 71. بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری
  • 72. مدیریت ریسک در سیستم‌های مالی
  • 73. تکنیک‌های پیشرفته برای مسائل پیچیده MARL
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش‌های منفی
  • 76. استفاده از روش‌های اکتشاف (Exploration Strategies)
  • 77. یادگیری تقویتی انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی با استفاده از دانش پیشین
  • 79. کاربرد PyMARL در مسائل امنیتی و دفاعی (در چارچوب قوانین)
  • 80. مدیریت دفاع سایبری چندسطحی
  • 81. هماهنگی سیستم‌های نظارتی
  • 82. مدل‌سازی تعاملات در محیط‌های امنیتی
  • 83. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 84. معیارهای ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 85. مقایسه الگوریتم‌های مختلف
  • 86. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 87. مطالعات موردی پیشرفته با PyMARL
  • 88. پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت ترافیک پیچیده
  • 89. شبیه‌سازی یک سناریوی لجستیکی جهانی
  • 90. طراحی یک سیستم کنترل رباتیک مشارکتی
  • 91. مباحث پیشرفته در معماری عامل‌ها
  • 92. معماری‌های سلسله‌مراتبی در MARL
  • 93. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-based MARL)
  • 94. رویکردهای ترکیبی (Hybrid Approaches)
  • 95. اخلاق و ملاحظات در MARL (در چارچوب قوانین)
  • 96. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 97. پاسخگویی در سیستم‌های چندعامله
  • 98. رعایت حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌ها
  • 99. آینده تحقیقات در MARL و PyMARL
  • 100. روندهای نوظهور در 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.