کتاب الگوریتم‌های ترکیبی برای هماهنگی 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 الگوریتم‌های ترکیبی برای هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های ترکیبی (Hybrid Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. الگوریتم‌های ترکیبی در یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. مفاهیم پایه و تعاریف
  • 4. بازی‌های ترکیبی و کاربردهای آن‌ها
  • 5. محیط‌های چندعامله و چالش‌های آن‌ها
  • 6. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 7. Q-Learning و کاربردهای آن
  • 8. SARSA و تفاوت آن با Q-Learning
  • 9. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 10. روش‌های گرادیان سیاست
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 13. Q-Network و Double Q-Learning
  • 14. DQN و بهبودهای آن
  • 15. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 16. A2C و A3C
  • 17. الگوریتم‌های ترکیبی مبتنی بر Q-Learning
  • 18. الگوریتم‌های ترکیبی مبتنی بر سیاست
  • 19. ترکیب Q-Learning و سیاست گرادیان
  • 20. استفاده از حافظه تجربی (Experience Replay)
  • 21. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی
  • 22. ε-Greedy و Softmax
  • 23. روش‌های مبتنی بر امید ریاضی (Expected Value)
  • 24. الگوریتم‌های هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. مفهوم هماهنگی و اهمیت آن
  • 26. الگوریتم‌های مبتنی بر ارتباط (Communication)
  • 27. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری جمعی (Collective Learning)
  • 28. الگوریتم‌های مبتنی بر استنتاج بیزی (Bayesian Inference)
  • 29. استفاده از مدل‌سازی محیط (Environment Modeling)
  • 30. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 31. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 32. تکنیک‌های شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
  • 33. استفاده از برنامه‌ریزی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 34. انتخاب ویژگی (Feature Selection) در یادگیری تقویتی
  • 35. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 36. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 37. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 38. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 39. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود (Limited Data)
  • 40. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 41. کنترل ربات با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 42. یادگیری تقویتی در بازی‌های ویدئویی
  • 43. استفاده از یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 44. بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی با یادگیری تقویتی
  • 45. یادگیری تقویتی در تجارت و اقتصاد
  • 46. پیش‌بینی بازار با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 47. مسائل اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 48. امنیت و قابلیت اطمینان در یادگیری تقویتی
  • 49. تفسیرپذیری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 50. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 51. معیارهای ارزیابی و مقایسه
  • 52. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها
  • 53. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در محیط‌های واقعی
  • 54. چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی
  • 55. ابزارهای شبیه‌سازی یادگیری تقویتی
  • 56. محیط‌های شبیه‌سازی استاندارد
  • 57. بررسی مقالات و پژوهش‌های جدید در زمینه یادگیری تقویتی
  • 58. آینده یادگیری تقویتی و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
  • 59. بهبود الگوریتم‌های ترکیبی برای هماهنگی
  • 60. کاربردهای پیشرفته یادگیری تقویتی در سیستم‌های پیچیده
  • 61. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی توضیحی (XAI)
تگ‌ها: MARL الگوریتم ترکیبی الگوریتم های هوشمند شبکه های عصبی کنترل بهینه هماهنگی چندعامله هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی پیشرفته یادگیری چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.