کتاب موازنه ریسک و پاداش: استراتژی‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 موازنه ریسک و پاداش: استراتژی‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
  • 3. اهداف عامل و تابع پاداش
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. یادگیری تقویتی بدون مدل و با مدل
  • 6. انواع یادگیری تقویتی: آفلاین و آنلاین
  • 7. موازنه اکتشاف و بهره‌برداری
  • 8. استراتژی‌های اکتشاف حریصانه
  • 9. استراتژی‌های اکتشاف تصادفی (اپسیلون-حریصانه)
  • 10. اکتشاف بر اساس عدم قطعیت
  • 11. اکتشاف مبتنی بر پاداش تصادفی
  • 12. اکتشاف با استفاده از آنتروپی
  • 13. اکتشاف مبتنی بر شمارش حالت
  • 14. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 15. نقشه‌های ارزش و سیاست‌ها
  • 16. یادگیری ارزش Q
  • 17. الگوریتم Q-Learning
  • 18. تفاوت Q-Learning و SARSA
  • 19. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 20. شبکه‌های عصبی عمیق در DRL
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای حالت‌های تصویری
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای حالت‌های ترتیبی
  • 23. Deep Q-Networks (DQN)
  • 24. بهبودهای DQN: Double DQN
  • 25. بهبودهای DQN: Dueling DQN
  • 26. بهبودهای DQN: Prioritized Experience Replay
  • 27. Actor-Critic Methods
  • 28. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 29. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 30. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 31. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 33. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 34. چالش‌های رقابت در MARL
  • 35. چالش‌های ناهماهنگی در MARL
  • 36. تعریف محیط‌های چندعامله
  • 37. انواع تعاملات عاملان: همکارانه، رقابتی، مختلط
  • 38. مدل‌های کلاسیک MARL
  • 39. Independent Q-Learning (IQL)
  • 40. Multi-Agent Q-Learning (NAQL)
  • 41. Mean Field Q-Learning
  • 42. Coordination Graphs
  • 43. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 44. QMIX
  • 45. DRQN (Deep Recurrent Q-Network) در MARL
  • 46. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 47. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 48. اتحاد عاملان و تقسیم وظایف
  • 49. مذاکره و ارتباط بین عاملان
  • 50. یادگیری مبتنی بر عامل ناظر (Learning from Observation)
  • 51. یادگیری تقلیدی (Imitation Learning)
  • 52. یادگیری با پاداش مصنوعی (Reward Shaping)
  • 53. نقش مربی در یادگیری چندعامله
  • 54. مدل‌سازی عاملان دیگر (Opponent Modeling)
  • 55. استراتژی‌های اکتشاف در محیط‌های چندعامله
  • 56. اکتشاف در محیط‌های همکارانه
  • 57. اکتشاف در محیط‌های رقابتی
  • 58. اکتشاف در مسائل با حالت مشترک
  • 59. اکتشاف در مسائل با فضای عمل مشترک
  • 60. کاربردها: رباتیک چندعامله
  • 61. کاربردها: بازی‌های استراتژیک
  • 62. کاربردها: سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 63. کاربردها: مدیریت ترافیک شهری
  • 64. کاربردها: شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 65. کاربردها: سیستم‌های خودران همکاری‌کننده
  • 66. کاربردها: بهینه‌سازی منابع در مراکز داده
  • 67. کاربردها: آموزش و شبیه‌سازی در حوزه‌های مختلف
  • 68. موازنه ریسک و پاداش در کاربردهای عملی
  • 69. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
  • 70. ارزیابی عملکرد عاملان در محیط‌های پویا
  • 71. تشخیص و مقابله با حملات سایبری به سیستم‌های MARL
  • 72. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 73. حفظ حریم خصوصی در داده‌های جمع‌آوری شده توسط عاملان
  • 74. اصول اخلاقی در طراحی سیستم‌های MARL
  • 75. مسئولیت‌پذیری عاملان هوشمند
  • 76. تأثیرات بلندمدت سیستم‌های MARL بر جامعه
  • 77. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
  • 78. چارچوب‌های فقهی و شرعی در کاربرد هوش مصنوعی
  • 79. ملاحظات حقوقی در پیاده‌سازی MARL
  • 80. مدیریت دانش و اشتراک‌گذاری تجربیات در تیم‌های عاملان
  • 81. روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده برای آموزش MARL
  • 82. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای MARL
  • 83. نظارت و کنترل سیستم‌های MARL در زمان اجرا
  • 84. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع اشکال در MARL
  • 85. استانداردهای فنی برای محیط‌های MARL
  • 86. مقایسه رویکردهای مختلف در مسائل مشابه
  • 87. آینده پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 88. نقش نوآوری در توسعه MARL
  • 89. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی متخصص در MARL
  • 90. پژوهش‌های کاربردی در حل مسائل ملی با MARL
  • 91. همکاری‌های بین‌المللی در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 92. پایان‌نامه و پروژه‌های تحقیقاتی در حوزه MARL
  • 93. کارگاه‌های آموزشی پیشرفته در MARL
  • 94. مسابقات و چالش‌های علمی در حوزه MARL
  • 95. انتشار یافته‌های علمی در مجلات معتبر داخلی
  • 96. توسعه نرم‌افزارها و ابزارهای متن‌باز برای MARL
  • 97. زیرساخت‌های لازم برای تحقیق و توسعه MARL
تگ‌ها: استراتژی‌های اکتشاف اکتشاف در مقابل بهره‌برداری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بهینه‌سازی رفتار تصمیم‌گیری عامل سیستم‌های چندعامله موازنه ریسک و پاداش هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.