دوره یادگیری تقویتی چندعامله: ناظر مرکزی عامل مستقل و کاربردهای آن همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله: ناظر مرکزی عامل مستقل و کاربردهای آن

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر ناظر مرکزی/عامل مستقل (Centralized Critic/Independent Actor)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی محیط یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و اهمیت آن
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف تعمیم‌یافته (G)MDP
  • 7. تفاوت MDP و G)MDP)
  • 8. یادگیری تقویتی در مقابل یادگیری نظارت شده
  • 9. یادگیری تقویتی در مقابل یادگیری بدون نظارت
  • 10. انواع یادگیری تقویتی: مدل‌بنیان و بدون مدل
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مدل‌بنیان
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 13. یادگیری ارزش (Value Learning)
  • 14. یادگیری سیاست (Policy Learning)
  • 15. یادگیری ارزش-سیاست (Actor-Critic)
  • 16. مفهوم عامل (Agent) در یادگیری تقویتی
  • 17. مفهوم محیط (Environment)
  • 18. مفهوم حالت (State)
  • 19. مفهوم عمل (Action)
  • 20. مفهوم مشاهده (Observation)
  • 21. مفهوم پاداش (Reward)
  • 22. تابع سیاست (Policy Function)
  • 23. تابع ارزش (Value Function)
  • 24. تابع ارزش حالت (State-Value Function)
  • 25. تابع ارزش حالت-عمل (Action-Value Function)
  • 26. ارتباط تابع ارزش و تابع ارزش حالت-عمل
  • 27. اپسیلون-حریصانه (Epsilon-Greedy)
  • 28. شبیه‌سازی سیاست (Policy Simulation)
  • 29. برنامه‌ریزی پویا (Dynamic Programming)
  • 30. الگوریتم‌های تکرار ارزش (Value Iteration)
  • 31. الگوریتم‌های تکرار سیاست (Policy Iteration)
  • 32. تقریب تابع ارزش (Function Approximation)
  • 33. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 34. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
  • 36. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 37. یادگیری عمیق Q (Deep Q-Learning)
  • 38. شبکه Q عصبی (DQN)
  • 39. بهینه‌سازی DQN
  • 40. Double DQN
  • 41. Prioritized Experience Replay
  • 42. Dueling DQN
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 44. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 45. چالش‌های اصلی در MARL
  • 46. همکاری (Cooperation) در MARL
  • 47. رقابت (Competition) در MARL
  • 48. ترکیبی از همکاری و رقابت
  • 49. ناظر مرکزی (Centralized Controller)
  • 50. عامل مستقل (Independent Learners)
  • 51. مدل‌های ناظر مرکزی عامل مستقل (CTDE)
  • 52. مفهوم فضای حالت مشترک
  • 53. مفهوم فضای عمل مشترک
  • 54. تکنیک‌های هماهنگی در MARL
  • 55. تکنیک‌های ارتباطی در MARL
  • 56. ارتباطات صریح (Explicit Communication)
  • 57. ارتباطات ضمنی (Implicit Communication)
  • 58. یادگیری تقویتی با تمرکز بر عامل مستقل
  • 59. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عامل مستقل
  • 60. یادگیری Q عامل مستقل (IQL)
  • 61. یادگیری سیاست عامل مستقل (IPGL)
  • 62. بازی‌های جمعی (Team Games)
  • 63. بازی‌های صفر و جمع (Zero-Sum Games)
  • 64. بازی‌های غیرصفر و جمع
  • 65. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 66. کاربرد تعادل نش در MARL
  • 67. یادگیری تقویتی برای عامل‌های مستقل در محیط‌های مشترک
  • 68. تکنیک‌های یادگیری سیاست برای عامل‌های مستقل
  • 69. یادگیری تقویتی چندعامله با ناظر مرکزی
  • 70. الگوریتم‌های ناظر مرکزی در MARL
  • 71. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 72. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 73. QMIX
  • 74. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 75. اتحاد توابع ارزش (Value Function Factorization)
  • 76. ناظر مرکزی برای بهبود سیاست عامل مستقل
  • 77. کاربردهای ناظر مرکزی در هماهنگی
  • 78. کاربردهای عامل مستقل در مقیاس‌پذیری
  • 79. سیستم‌های توزیع‌شده در MARL
  • 80. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 81. یادگیری تقویتی فدرال (Federated RL)
  • 82. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 83. کاربردهای MARL در خودروهای خودران
  • 84. کاربردهای MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 85. کاربردهای MARL در بازی‌های کامپیوتری
  • 86. کاربردهای MARL در مدیریت منابع
  • 87. کاربردهای MARL در اقتصاد
  • 88. کاربردهای MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 89. کاربردهای MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 90. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 91. معیارهای سنجش در MARL
  • 92. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 93. طراحی تابع پاداش در MARL
  • 94. تست و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 95. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 96. امنیت در سیستم‌های چندعامله
  • 97. مقاومت در برابر حملات
  • 98. حریم خصوصی عامل‌ها
  • 99. یادگیری تقویتی چندعامله امن
  • 100. مباحث پیشرفته در MARL
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 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.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

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.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

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.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: MARL عامل مستقل کاربرد یادگیری تقویتی ناظر مرکزی ناظر مرکزی عامل مستقل هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی در رباتیک یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.