دوره یادگیری تقویتی چندعامله تعاونی: ابزارها و روش‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

2,490,000 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 622,500 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 تعاونی: ابزارها و روش‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: همکاری (Cooperative MARL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله تعاونی
  • 2. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های عامل منفرد در یادگیری تقویتی
  • 4. محیط‌های پویا و یادگیری تقویتی
  • 5. فضاهای حالت و عمل در یادگیری تقویتی
  • 6. توابع پاداش و جریمه
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 8. یادگیری Q-Learning
  • 9. الگوریتم‌های SARSA
  • 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 11. الگوریتم Policy Gradients
  • 12. Actor-Critic Methods
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. چالش‌های هماهنگی در محیط‌های چندعامله
  • 15. رویکردهای هماهنگی مبتنی بر ارتباطات
  • 16. مدل‌های عامل-عامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. یادگیری تقویتی مشترک (Joint Action Learning)
  • 18. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز (Decentralized Learning)
  • 19. یادگیری تقویتی نیمه‌متمرکز (Semi-Decentralized Learning)
  • 20. مدل‌های عامل-مرکز (Agent-Centric Models)
  • 21. یادگیری تقویتی تعاونی (Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 22. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی تعاونی
  • 23. تفاوت یادگیری تقویتی تعاونی با یادگیری تقویتی رقابتی
  • 24. اهداف مشترک در یادگیری تقویتی تعاونی
  • 25. مدل‌های عامل-عامل در یادگیری تقویتی تعاونی
  • 26. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی چندعامله تعاونی
  • 27. Deep Q-Networks (DQN) برای محیط‌های چندعامله
  • 28. Policy Gradient Methods برای محیط‌های چندعامله تعاونی
  • 29. Actor-Critic Methods در یادگیری تقویتی تعاونی
  • 30. روش‌های مبتنی بر ارزش‌گذاری مشترک
  • 31. روش‌های مبتنی بر سیاست‌گذاری مشترک
  • 32. یادگیری تقویتی تعاونی با عامل‌های ناهمگن
  • 33. یادگیری تقویتی تعاونی با عامل‌های ناظر
  • 34. یادگیری تقویتی تعاونی با عامل‌های مشاهده‌گر
  • 35. مدل‌های یادگیری تقویتی تعاونی مبتنی بر بازی
  • 36. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 37. کاربرد نظریه بازی در یادگیری تقویتی تعاونی
  • 38. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 39. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free MARL)
  • 40. روش‌های یادگیری تقویتی تعاونی مبتنی بر بازی‌های پویا
  • 41. روش‌های یادگیری تقویتی تعاونی مبتنی بر بازی‌های استراتژیک
  • 42. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی تعاونی
  • 43. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده برای یادگیری تقویتی تعاونی
  • 44. ارزیابی عملکرد در یادگیری تقویتی تعاونی
  • 45. معیارهای سنجش موفقیت در یادگیری تقویتی تعاونی
  • 46. مطالعات موردی در یادگیری تقویتی تعاونی
  • 47. کاربرد در رباتیک و اتوماسیون صنعتی
  • 48. کاربرد در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 49. کاربرد در مدیریت منابع انرژی
  • 50. کاربرد در بازی‌های کامپیوتری و شبیه‌سازی‌ها
  • 51. کاربرد در شبکه‌های ارتباطی
  • 52. کاربرد در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 53. کاربرد در هوش مصنوعی جمعی
  • 54. ابزارها و چارچوب‌های نرم‌افزاری برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 55. TensorFlow Agents
  • 56. PyTorch
  • 57. OpenAI Gym
  • 58. PettingZoo
  • 59. Multi-Agent Particle Environments (MPE)
  • 60. Ray RLlib
  • 61. DeepMind Lab
  • 62. Unity ML-Agents
  • 63. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله تعاونی
  • 64. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 65. قابلیت اطمینان در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 66. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 67. یادگیری تقویتی تعاونی با عامل‌های یادگیرنده
  • 68. یادگیری تقویتی تعاونی با عامل‌های ثابت
  • 69. یادگیری تقویتی تعاونی با عامل‌های قابل تنظیم
  • 70. روش‌های یادگیری تقویتی تعاونی برای حل مسائل بهینه‌سازی
  • 71. یادگیری تقویتی تعاونی برای مسائل تخصیص منابع
  • 72. یادگیری تقویتی تعاونی برای مسائل زمان‌بندی
  • 73. یادگیری تقویتی تعاونی برای مسائل مسیریابی
  • 74. یادگیری تقویتی تعاونی برای مسائل کنترل
  • 75. روش‌های یادگیری تقویتی تعاونی برای یادگیری هماهنگی
  • 76. یادگیری تقویتی تعاونی برای یادگیری همکاری
  • 77. یادگیری تقویتی تعاونی برای یادگیری اعتماد
  • 78. یادگیری تقویتی تعاونی برای یادگیری ارتباطات
  • 79. یادگیری تقویتی تعاونی برای یادگیری استراتژی‌های پیچیده
  • 80. روش‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله تعاونی
  • 81. یادگیری تقویتی تعاونی با حافظه بلندمدت
  • 82. یادگیری تقویتی تعاونی با توجه (Attention)
  • 83. یادگیری تقویتی تعاونی با مدل‌های گراف عصبی
  • 84. یادگیری تقویتی تعاونی با شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 85. یادگیری تقویتی تعاونی با یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 86. یادگیری تقویتی تعاونی با یادگیری تقویتی چندوظیفه‌ای (Multi-task RL)
  • 87. یادگیری تقویتی تعاونی با یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی (Hierarchical RL)
  • 88. آینده پژوهی در یادگیری تقویتی چندعامله تعاونی
  • 89. چالش‌های باز و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
  • 90. یادگیری تقویتی تعاونی در دنیای واقعی
  • 91. یادگیری تقویتی تعاونی برای هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر
  • 92. یادگیری تقویتی تعاونی برای سیستم‌های خودمختار ایمن
  • 93. یادگیری تقویتی تعاونی برای حل مسائل اجتماعی
  • 94. یادگیری تقویتی تعاونی و تعامل انسان و ربات
  • 95. یادگیری تقویتی تعاونی و یادگیری از داده‌های عظیم
  • 96. یادگیری تقویتی تعاونی و یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 97. یادگیری تقویتی تعاونی و بهینه‌سازی سیاست‌های پیچیده
  • 98. یادگیری تقویتی تعاونی و یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 99. یادگیری تقویتی تعاونی و یادگیری تقویتی با یادگیری اکتشافی
  • 100. یادگیری تقویتی تعاونی و یادگیری تقویتی در محیط‌های ناشناخته
✦ 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 تعاونی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی رباتیک تعاونی عامل‌های هوشمند همکاری عامل‌ها هوش مصنوعی چندعامله هوش مصنوعی در رباتیک یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق تقویتی یادگیری ماشین تعاونی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.