کتاب راهنمای گام به گام COMA: از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته 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 راهنمای گام به گام COMA: از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. مفاهیم پایه COMA: انگیزه و کاربردها
  • 4. مقایسه COMA با سایر الگوریتم‌های MARL
  • 5. مبانی یادگیری تقویتی: Q-learning، Policy Gradient
  • 6. تابع ارزش مرکزی (Centralized Value Function) در MARL
  • 7. معرفی تابع منتقد (Critic) در COMA
  • 8. Counterfactual Baseline: مفهوم و اهمیت
  • 9. محاسبه Counterfactual Baseline در COMA
  • 10. تابع پاداش و طراحی آن در محیط‌های چندعامله
  • 11. پیاده‌سازی COMA: چارچوب کلی
  • 12. شبکه‌های عصبی در COMA: معماری و انتخاب
  • 13. بهینه‌سازی COMA: الگوریتم‌ها و تنظیمات
  • 14. استفاده از Actor-Critic در COMA
  • 15. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در COMA
  • 16. همگام‌سازی (Synchronization) در COMA
  • 17. COMA در محیط‌های همکاری‌محور (Cooperative)
  • 18. COMA در محیط‌های رقابتی (Competitive)
  • 19. COMA در محیط‌های ترکیبی (Mixed)
  • 20. چالش‌های پایداری و همگرایی در COMA
  • 21. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) در COMA
  • 22. COMA و ارتباطات بین عامل‌ها
  • 23. COMA و مشاهده جزئی (Partial Observability)
  • 24. COMA و پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 25. COMA و انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 26. COMA و یادگیری سلسله مراتبی (Hierarchical Learning)
  • 27. COMA و استدلال چندمرحله‌ای (Multi-Step Reasoning)
  • 28. COMA و یادگیری با نمونه‌برداری آفلاین (Offline Sampling)
  • 29. COMA و شبیه‌سازی (Simulation)
  • 30. COMA در رباتیک چندعامله
  • 31. COMA در کنترل ترافیک
  • 32. COMA در مدیریت منابع
  • 33. COMA در بازی‌های استراتژیک
  • 34. COMA و یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 35. COMA و یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 36. COMA و یادگیری با پاداش شکل‌دهی (Reward Shaping)
  • 37. COMA و یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning)
  • 38. COMA و یادگیری مادام‌العمر (Lifelong Learning)
  • 39. COMA و یادگیری با حافظه (Memory-Augmented Learning)
  • 40. COMA و یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based Learning)
  • 41. COMA و یادگیری بازگشتی (Recurrent Learning)
  • 42. COMA و معماری‌های ترانسفورمر (Transformer Architectures)
  • 43. COMA و یادگیری با گراف (Graph Neural Networks)
  • 44. COMA و یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 45. COMA و روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 46. COMA و روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods)
  • 47. COMA و ترکیب روش‌ها (Hybrid Approaches)
  • 48. COMA و روش‌های توزیع‌شده (Distributed Learning)
  • 49. COMA و یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 50. COMA و امنیت یادگیری (Secure Learning)
  • 51. COMA و تفسیرپذیری (Interpretability)
  • 52. COMA و اخلاق در یادگیری تقویتی
  • 53. COMA و کاربردهای صنعتی
  • 54. آینده COMA و تحقیقات در حال انجام
تگ‌ها: Agent COMA Competition Cooperation Counterfactual Policy Gradient Deep Reinforcement Learning DRL MARL Multi Agent Reinforcement Learning الگوریتم COMA رباتیک چندعامله هوش مصنوعی چندعامله یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.