کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ناظر مرکزی عامل مستقل و کاربردهای آن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 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
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.