کتاب مقدمه‌ای بر بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله 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 مقدمه‌ای بر بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: بازی‌ها (Games)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. اصول اولیه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. عامل‌ها و فضاهای عمل
  • 4. توابع پاداش و حالت
  • 5. تعریف مسئله یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. اهمیت یادگیری تقویتی چندعامله در علوم کامپیوتر
  • 8. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 9. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 11. یادگیری تقویتی تک‌عامله در مقابل چندعامله
  • 12. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 13. مشاهده‌پذیری کامل در مقابل ناقص
  • 14. هماهنگی و رقابت در سیستم‌های چندعامله
  • 15. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 16. یادگیری Q-learning
  • 17. یادگیری SARSA
  • 18. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 19. یادگیری بدون مدل
  • 20. مقدمه‌ای بر روش‌های یادگیری عمیق
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 23. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 24. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 25. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. معماری‌های شبکه عصبی برای عامل‌های چندگانه
  • 27. یادگیری تقویتی با عامل‌های همکاری‌کننده
  • 28. یادگیری تقویتی با عامل‌های رقیب
  • 29. یادگیری تقویتی با عامل‌های مختلط
  • 30. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 31. کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها
  • 32. Environment API در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. Agent API در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. مدل‌سازی محیط‌های بازی
  • 35. شبیه‌سازی محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 36. طراحی توابع پاداش برای عامل‌های همکاری‌کننده
  • 37. طراحی توابع پاداش برای عامل‌های رقیب
  • 38. تنظیم پارامترهای یادگیری
  • 39. ارزیابی عملکرد عامل‌های چندگانه
  • 40. معیارهای ارزیابی در محیط‌های چندعامله
  • 41. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف
  • 42. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 43. مطالعات موردی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 44. کاربرد در بازی‌های استراتژیک
  • 45. کاربرد در رباتیک و اتوماسیون
  • 46. کاربرد در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 47. کاربرد در بهینه‌سازی منابع
  • 48. کاربرد در شبکه‌های ارتباطی
  • 49. کاربرد در مدل‌سازی رفتار اقتصادی
  • 50. کاربرد در مدیریت ترافیک
  • 51. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 52. کاربرد در بهداشت و درمان
  • 53. کاربرد در آموزش مجازی
  • 54. کاربرد در هوش مصنوعی مولد
  • 55. پیشرفت‌های اخیر در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 56. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 57. یادگیری تقویتی با حافظه بلندمدت
  • 58. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده مستمر
  • 59. یادگیری تقویتی با عامل‌های قابل تفسیر
  • 60. یادگیری تقویتی با عامل‌های اخلاقی
  • 61. یادگیری تقویتی با عامل‌های قابل اعتماد
  • 62. یادگیری تقویتی با عامل‌های مقاوم در برابر حملات
  • 63. یادگیری تقویتی با عامل‌های کارآمد در داده
  • 64. یادگیری تقویتی با عامل‌های چندوظیفه‌ای
  • 65. یادگیری تقویتی با عامل‌های مقاوم در برابر تغییرات محیطی
  • 66. یادگیری تقویتی با عامل‌های انعطاف‌پذیر
  • 67. یادگیری تقویتی با عامل‌های خودسازمان‌دهنده
  • 68. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از یکدیگر
  • 69. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از تجربیات گذشته
  • 70. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از محیط‌های جدید
  • 71. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از بازخورد انسانی
  • 72. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از قوانین
  • 73. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از الگوها
  • 74. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از ساختارها
  • 75. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از روابط
  • 76. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از هماهنگی
  • 77. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از رقابت
  • 78. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از همکاری
  • 79. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از تعادل
  • 80. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از استراتژی
  • 81. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از پیش‌بینی
  • 82. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از تصمیم‌گیری
  • 83. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از بهینه‌سازی
  • 84. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از کشف
  • 85. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از اکتشاف
  • 86. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از نوآوری
  • 87. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از تکامل
  • 88. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده از انطباق
  • 89. چالش‌های آینده در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 90. مسائل اخلاقی در عامل‌های هوشمند چندگانه
  • 91. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های عامل‌های چندگانه
  • 92. قوانین و مقررات برای عامل‌های هوشمند چندگانه
  • 93. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله و هوش مصنوعی عمومی
  • 95. تاثیر یادگیری تقویتی چندعامله بر جامعه
تگ‌ها: آموزش MARL بازی در یادگیری تقویتی سیستم های چند عامله کاربرد بازی در هوش مصنوعی مقدمه MARL هوش مصنوعی بازی هوش مصنوعی چند عامله یادگیری تقویتی بازی یادگیری تقویتی پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.