کتاب مدل‌سازی عامل در COMA: چالش‌ها و راه‌حل‌ها 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 مدل‌سازی عامل در COMA: چالش‌ها و راه‌حل‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی عامل
  • 2. مفاهیم پایه عامل‌ها
  • 3. انواع مدل‌های عامل
  • 4. محیط‌های تعاملی عامل‌ها
  • 5. معماری عامل‌ها
  • 6. موتورهای شبیه‌سازی عامل
  • 7. زبان‌های مدل‌سازی عامل
  • 8. مفاهیم اصلی COMA
  • 9. کاربرد COMA در مدل‌سازی
  • 10. اصول اولیه COMA
  • 11. ساختار عامل در COMA
  • 12. مدیریت وضعیت عامل
  • 13. ارتباط بین عامل‌ها در COMA
  • 14. پروتکل‌های ارتباطی عامل‌ها
  • 15. مدل‌سازی رفتار عامل
  • 16. یادگیری در عامل‌ها
  • 17. یادگیری تقویتی برای عامل‌ها
  • 18. یادگیری مشاهده‌ای برای عامل‌ها
  • 19. یادگیری مبتنی بر مهارت عامل‌ها
  • 20. یادگیری عمیق در عامل‌ها
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای عامل‌ها
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای عامل‌ها
  • 23. یادگیری تقویتی عمیق
  • 24. الگوریتم‌های Q-learning
  • 25. الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN)
  • 26. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 27. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 28. معماری‌های یادگیری عمیق
  • 29. نوشتن عامل‌های یادگیرنده
  • 30. آموزش عامل‌ها با داده
  • 31. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 32. متریک‌های ارزیابی عامل
  • 33. شبیه‌سازی سناریوهای پیچیده
  • 34. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 35. مدل‌سازی بازارهای مالی
  • 36. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 37. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 38. مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی
  • 39. مدل‌سازی سیستم‌های سلامت
  • 40. مدل‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 41. مدل‌سازی سیستم‌های تولید
  • 42. مدل‌سازی رفتار ترافیک
  • 43. مدل‌سازی پویایی جمعیت
  • 44. مدل‌سازی واکنش زنجیره‌ای
  • 45. مدل‌سازی سیستم‌های توزیع شده در COMA
  • 46. چالش‌های مقیاس‌پذیری در COMA
  • 47. مدیریت منابع در COMA
  • 48. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌ها
  • 49. تکنیک‌های پیشرفته در COMA
  • 50. مدل‌سازی تصمیم‌گیری عامل
  • 51. تئوری بازی‌ها در مدل‌سازی عامل
  • 52. بازی‌های همکارانه
  • 53. بازی‌های غیرهمکارانه
  • 54. تعادل نش در مدل‌سازی عامل
  • 55. کاربرد تئوری بازی‌ها در COMA
  • 56. مدل‌سازی سیستم‌های چند عاملی
  • 57. هماهنگی عامل‌ها
  • 58. تخصیص وظیفه بین عامل‌ها
  • 59. مدیریت تعارض عامل‌ها
  • 60. سیستم‌های توزیع شده و COMA
  • 61. پیاده‌سازی COMA
  • 62. ابزارهای توسعه COMA
  • 63. محیط‌های توسعه COMA
  • 64. دیباگ کردن عامل‌ها
  • 65. تست عامل‌های یادگیرنده
  • 66. مستندسازی مدل‌های عامل
  • 67. اخلاق در مدل‌سازی عامل
  • 68. مسائل اخلاقی در عامل‌های هوشمند
  • 69. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 70. شفافیت در مدل‌سازی عامل
  • 71. کاربرد COMA در مسائل واقعی
  • 72. مطالعات موردی COMA
  • 73. پروژه‌های عملی COMA
  • 74. آینده مدل‌سازی عامل
  • 75. روندهای جدید در COMA
  • 76. تحقیقات پیشرو در زمینه عامل‌ها
  • 77. مدل‌سازی عامل و هوش مصنوعی
  • 78. همکاری انسان و عامل
  • 79. طراحی سیستم‌های عامل محور
  • 80. مقایسه COMA با سایر چارچوب‌ها
  • 81. مزایای COMA
  • 82. محدودیت‌های COMA
  • 83. نکات کلیدی در مدل‌سازی عامل
  • 84. بهترین شیوه‌ها در COMA
  • 85. خطاهای رایج در مدل‌سازی عامل
  • 86. نکات پیشرفته برای متخصصان
  • 87. مباحث تکمیلی در COMA
  • 88. مدل‌سازی عامل در محیط‌های پویا
  • 89. مدل‌سازی عامل با عدم قطعیت
  • 90. یادگیری چندعاملی
  • 91. تکامل عامل‌ها
  • 92. مدل‌سازی عامل و رباتیک
  • 93. مدل‌سازی عامل و پردازش زبان طبیعی
  • 94. مدل‌سازی عامل و بینایی ماشین
  • 95. مدل‌سازی عامل در بازی‌ها
  • 96. مدل‌سازی عامل در شبیه‌سازی‌های نظامی
  • 97. مدل‌سازی عامل در مدیریت بحران
  • 98. مدل‌سازی عامل در آموزش
  • 99. مدل‌سازی عامل در تحقیقات علمی
  • 100. ارتباطات پیشرفته عامل‌ها
تگ‌ها: COMA MARL سیاست‌گذاری عامل گرادیان سیاست چندعامله مدل‌سازی رفتار عامل مدل‌سازی عامل هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.