کتاب COMA: طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه در محیط‌های 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 COMA: طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه در محیط‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و سیستم‌های چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های بهینه سازی
  • 3. مفاهیم اساسی در طراحی الگوریتم‌های بهینه
  • 4. اصول بهینه‌سازی در سیستم‌های محاسباتی
  • 5. مقدمه‌ای بر محیط‌های چندعامله
  • 6. معماری‌های سیستم‌های چندعامله
  • 7. ارتباط و همکاری بین عامل‌ها
  • 8. هماهنگی و برنامه‌ریزی در سیستم‌های چندعامله
  • 9. مدل‌سازی عامل‌های هوشمند
  • 10. یادگیری در سیستم‌های چندعامله
  • 11. یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعامله
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 13. یادگیری تقویتی با عامل‌های متعدد
  • 14. یادگیری مشارکتی بین عامل‌ها
  • 15. یادگیری توزیع‌شده در سیستم‌های چندعامله
  • 16. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO)
  • 17. الگوریتم ژنتیک (GA)
  • 18. الگوریتم‌های کلونی مورچگان (ACO)
  • 19. بهینه‌سازی مبتنی بر جستجوی تابو (TS)
  • 20. بهینه‌سازی مبتنی بر شبیه‌سازی تبرید (SA)
  • 21. الگوریتم‌های تکاملی چندهدفه
  • 22. مقدمه‌ای بر برنامه‌ریزی خطی
  • 23. حل مسائل برنامه‌ریزی خطی
  • 24. مقدمه‌ای بر برنامه‌ریزی عدد صحیح
  • 25. حل مسائل برنامه‌ریزی عدد صحیح
  • 26. برنامه‌ریزی غیرخطی
  • 27. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها
  • 28. بازی‌های استراتژیک و تعادل نش
  • 29. کاربرد نظریه بازی‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 30. مدل‌سازی مذاکره بین عامل‌ها
  • 31. حل مسائل تخصیص منابع در سیستم‌های چندعامله
  • 32. طراحی بازارهای مصنوعی
  • 33. مکانیزم‌های طراحی در سیستم‌های چندعامله
  • 34. مزایده‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 35. تصمیم‌گیری جمعی در سیستم‌های چندعامله
  • 36. سیستم‌های رأی‌گیری و اجماع
  • 37. مدل‌سازی اعتماد و اعتبار بین عامل‌ها
  • 38. امنیت در سیستم‌های چندعامله
  • 39. تشخیص و جلوگیری از رفتارهای مخرب عامل‌ها
  • 40. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه در پایتون
  • 41. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی در پایتون
  • 42. شبیه‌سازی سیستم‌های چندعامله
  • 43. چارچوب‌های شبیه‌سازی سیستم‌های چندعامله
  • 44. طراحی سناریوهای شبیه‌سازی
  • 45. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های بهینه
  • 46. معیارهای ارزیابی در سیستم‌های چندعامله
  • 47. تحلیل نتایج شبیه‌سازی
  • 48. بهینه‌سازی در رباتیک چندعامله
  • 49. کنترل گروهی ربات‌ها
  • 50. ناوبری و مسیریابی ربات‌های همکار
  • 51. تشکیل صف و مدیریت ترافیک هوشمند
  • 52. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 53. بهینه‌سازی در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 54. مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 55. بهینه‌سازی در سیستم‌های توزیع منابع محاسباتی
  • 56. بهینه‌سازی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 57. سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
  • 58. کاربرد الگوریتم‌های بهینه در اقتصاد اسلامی
  • 59. مبانی بانکداری بدون ربا
  • 60. عقود اسلامی در سیستم‌های مالی
  • 61. مدیریت ریسک در چارچوب اسلامی
  • 62. بهینه‌سازی در مدیریت زنجیره تأمین اسلامی
  • 63. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده در چارچوب اسلامی
  • 64. کاربرد الگوریتم‌های بهینه در مسائل اجتماعی
  • 65. مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی پیچیده
  • 66. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 67. بهینه‌سازی در سیستم‌های سلامت
  • 68. مدیریت منابع بیمارستانی
  • 69. سیستم‌های برنامه‌ریزی تولید در صنعت
  • 70. بهینه‌سازی در لجستیک و حمل و نقل
  • 71. مدیریت ناوگان حمل و نقل
  • 72. بهینه‌سازی در کشاورزی هوشمند
  • 73. مدیریت آبیاری و کوددهی
  • 74. بهینه‌سازی در سیستم‌های آموزشی
  • 75. شخصی‌سازی فرآیندهای یادگیری
  • 76. مدیریت منابع آموزشی
  • 77. ارزیابی پیشرفت تحصیلی
  • 78. بهینه‌سازی در محیط‌های واقعیت مجازی و افزوده
  • 79. تطبیق محتوا با کاربر
  • 80. بهینه‌سازی در سیستم‌های بازی‌های رایانه‌ای
  • 81. طراحی هوش مصنوعی برای شخصیت‌های بازی
  • 82. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید محتوا
  • 84. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 85. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
  • 86. حریم خصوصی در سیستم‌های داده‌محور
  • 87. شفافیت در الگوریتم‌های تصمیم‌گیری
  • 88. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی
  • 89. کاربرد محاسبات کوانتومی در بهینه‌سازی
  • 90. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های چندعامله مقیاس‌پذیر
  • 91. روش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین امن
  • 93. حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 94. روش‌های تشخیص حملات به مدل‌های یادگیری ماشین
  • 95. مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌سازی کلاسیک و نوین
  • 96. مطالعات موردی در پیاده‌سازی موفق سیستم‌های چندعامله
  • 97. آینده پژوهی در حوزه سیستم‌های چندعامله و بهینه‌سازی
  • 98. نوآوری در طراحی الگوریتم‌های بهینه
  • 99. توسعه پایدار با استفاده از سیستم‌های هوشمند
  • 100. سیاست‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی
تگ‌ها: COMA MARL الگوریتم های بهینه پیاده سازی الگوریتم شبکه های عصبی محیط های چند عامله هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چند عامله یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.