دوره یادگیری تقویتی چندعامله: الگوریتمها و پیادهسازی همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله: الگوریتمها و پیادهسازی
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل رباتهای صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر یادگیری تقویتی
- 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
- 3. عامل و محیط
- 4. حالت، عمل و پاداش
- 5. سیاست و تابع ارزش
- 6. مدلهای فرایند تصمیمگیری مارکوف (MDP)
- 7. حل MDP ها با برنامهریزی پویا
- 8. روشهای مونت کارلو در یادگیری تقویتی
- 9. یادگیری تفاوت زمانی (TD Learning)
- 10. یادگیری Q
- 11. الگوریتم Q-Learning
- 12. یادگیری SARSA
- 13. مقایسه Q-Learning و SARSA
- 14. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
- 15. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
- 16. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) در RL
- 17. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
- 18. بهینهسازی DQN
- 19. Double DQN
- 20. Prioritized Experience Replay
- 21. Dueling DQN
- 22. Actor-Critic Methods
- 23. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
- 24. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
- 25. Proximal Policy Optimization (PPO)
- 26. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
- 27. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
- 28. مفاهیم پایه MARL
- 29. چالشهای MARL
- 30. مدلهای همکاری در MARL
- 31. مدلهای رقابتی در MARL
- 32. مدلهای ترکیبی در MARL
- 33. هماهنگی عاملها در MARL
- 34. ارتباطات بین عاملها
- 35. نظارت بر عاملها
- 36. فدرالیزم در MARL
- 37. یادگیری تقویتی با عاملهای ناهمگن
- 38. یادگیری تقویتی در بازیها
- 39. یادگیری تقویتی در رباتیک
- 40. یادگیری تقویتی در سیستمهای توزیعشده
- 41. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
- 42. یادگیری تقویتی در شبکههای ارتباطی
- 43. یادگیری تقویتی در اقتصاد و مالی
- 44. الگوریتمهای یادگیری تقویتی برای بهینهسازی سبد سهام
- 45. مدلسازی رفتار بازار با RL
- 46. مدیریت ریسک با RL
- 47. معاملات الگوریتمی با RL
- 48. یادگیری تقویتی در سیستمهای توصیهگر
- 49. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
- 50. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
- 51. یادگیری تقویتی در کنترل سیستمها
- 52. یادگیری تقویتی در سیستمهای حمل و نقل هوشمند
- 53. پیادهسازی الگوریتمهای RL با Python
- 54. کتابخانه OpenAI Gym
- 55. کتابخانه Stable Baselines3
- 56. کتابخانه Ray RLlib
- 57. ساخت محیطهای سفارشی با OpenAI Gym
- 58. آموزش عاملهای RL برای وظایف ساده
- 59. آموزش عاملهای RL برای وظایف پیچیده
- 60. تنظیم هایپرپارامترها در RL
- 61. ارزیابی عملکرد عاملهای RL
- 62. تجسم نتایج یادگیری تقویتی
- 63. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی در صنعت
- 64. مسائل اخلاقی در یادگیری تقویتی
- 65. امنیت در سیستمهای RL
- 66. قابلیت تفسیر در RL
- 67. یادگیری تقویتی با پاداشهای پراکنده
- 68. یادگیری تقویتی با پاداشهای منفی
- 69. یادگیری تقویتی با حالتهای مشاهدهپذیر جزئی
- 70. یادگیری تقویتی با مدلهای محیطی
- 71. یادگیری تقویتی بدون مدل
- 72. یادگیری تقویتی با اکتشاف فعال
- 73. یادگیری تقویتی با انتقال یادگیری
- 74. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفهای
- 75. یادگیری تقویتی با یادگیری از انسان
- 76. یادگیری تقویتی با یادگیری تقابلی
- 77. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق شبیهسازی
- 78. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتشده با بازخورد انسانی
- 79. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
- 80. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
- 81. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش صریح
- 82. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش ترکیبی
- 83. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف
- 84. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر خطای پیشبینی
- 85. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر عدم قطعیت
- 86. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر تنوع
- 87. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر پیشرفت
- 88. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر اکتشاف
- 89. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر همکاری
- 90. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر رقابت
- 91. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر تعادل
- 92. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر کارایی
- 93. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر پایداری
- 94. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر انصاف
- 95. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر رضایت
- 96. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر یادگیری
- 97. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر پیشبینی پاداش
- 98. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر یادگیری سیاست
- 99. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر یادگیری تابع ارزش
- 100. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر یادگیری مدل
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.