کتاب مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله: تمرکز بر الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست 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 مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله: تمرکز بر الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی بازی‌های مارکوف
  • 3. مقدمه‌ای بر سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 4. توابع ارزش و سیاست
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. الگوریتم Q-Learning در محیط‌های چندعامله
  • 7. الگوریتم SARSA در محیط‌های چندعامله
  • 8. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: مقدمه‌ای
  • 9. روش‌های گرادیان سیاست
  • 10. الگوریتم REINFORCE
  • 11. روش‌های Actor-Critic
  • 12. الگوریتم‌های Actor-Critic پیوسته
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 14. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 17. مقدمه‌ای بر حافظه بازگشتی بلندمدت (LSTM)
  • 18. استفاده از LSTM در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. مقدمه‌ای بر Attention Mechanism
  • 20. استفاده از Attention در یادگیری تقویتی
  • 21. یادگیری تقویتی با مدل‌سازی محیط
  • 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی
  • 23. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی در یادگیری تقویتی
  • 24. یادگیری تقویتی آفلاین
  • 25. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 26. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 27. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 28. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با تقلید
  • 29. یادگیری تقویتی با تقویت مثبت
  • 30. تبعیض‌گذاری سیاست
  • 31. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 32. اکتشاف اپسیلون-طماع
  • 33. اکتشاف مبتنی بر نویز
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات محدود
  • 35. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های مشترک
  • 36. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های مستقل
  • 37. مقدمه‌ای بر تئوری بازی‌ها
  • 38. مفاهیم اساسی تعادل نش
  • 39. استفاده از تئوری بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 40. یادگیری تقویتی چندعامله متمرکز
  • 41. یادگیری تقویتی چندعامله غیرمتمرکز
  • 42. یادگیری تقویتی چندعامله با سیاست‌های ترکیبی
  • 43. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 44. تحلیل حساسیت در یادگیری تقویتی
  • 45. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 46. روش‌های موازی‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 47. یادگیری تقویتی در محیط‌های واقعی
  • 48. مقدمه‌ای بر رباتیک
  • 49. یادگیری تقویتی در کنترل ربات
  • 50. یادگیری تقویتی در ناوبری ربات
  • 51. یادگیری تقویتی در بازی‌های ویدیویی
  • 52. استفاده از یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 53. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 54. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌ها
  • 55. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 56. یادگیری تقویتی و تجارت الگوریتمی
  • 57. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. یادگیری تقویتی و شخصی‌سازی
  • 59. یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند حمل و نقل
  • 60. یادگیری تقویتی و کنترل ترافیک
  • 61. یادگیری تقویتی و مدیریت انرژی
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی ایمن
  • 63. روش‌های محدود کردن رفتار در یادگیری تقویتی
  • 64. یادگیری تقویتی با مشاور ایمن
  • 65. یادگیری تقویتی مقاوم
  • 66. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
تگ‌ها: MARL الگوریتم های مبتنی بر سیاست الگوریتم های هوشمند بهینه سازی سیاست شبکه های عصبی کنترل چندعامله هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.