کتاب مقدمه‌ای کاربردی بر COMA: یادگیری تقویتی چندعامله برای مسائل پیچیده 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 کاربردی بر COMA: یادگیری تقویتی چندعامله برای مسائل پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله‌ای (MARL)
  • 2. تفاوت یادگری تقویتی تک‌عامله‌ای و چندعامله‌ای
  • 3. مفهوم بازی‌های هم‌تعاملی و استراتژی ناشی
  • 4. مدل‌های حریمی (Centralized vs Decentralized) در MARL
  • 5. مفهوم شبکه‌های شوناشی (Shared Parameters) در عوامل چندگانه
  • 6. مروری بر الگوریتم‌های پایهٔ MARL: Q-Mixing، VDN، QMIX
  • 7. معرفی COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient
  • 8. اصل شمارش معکوس (Counterfactual) در تخمین گرادیان سیاست
  • 9. تابع ارزش‌گذاری در COMA: ترکیب مقادیر عوامل
  • 10. محاسبهٔ پاداش مرکزی (Centralized Reward) در COMA
  • 11. معماری شبکه عصبی در COMA: Critic و Actor
  • 12. بازنگری بر گرادیان سیاست (Policy Gradient) در قالب COMA
  • 13. روش‌های تخمین ارزش مرکزی: Q-value و V-value
  • 14. بهینه‌سازی هزینهٔ محاسباتی در آموزش COMA
  • 15. مدیریت همزیستی (Cooperation) و رقابت در عوامل چندگانه
  • 16. کاربرد COMA در محیط‌های نظامی و رباتیک
  • 17. کاربرد COMA در بازی‌های استراتژیک چندنفره
  • 18. کاربرد COMA در مدیریت شهر هوشمند
  • 19. شبیه‌سازهای متداول برای ارزیابی الگوریتم‌های MARL
  • 20. معرفی StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC)
  • 21. معرفی MPE: Multi-Agent Particle Environment
  • 22. پیاده‌سازی COMA با PyTorch
  • 23. پیاده‌سازی COMA با TensorFlow
  • 24. بهینه‌سازی اپلیکیشن‌های COMA روی GPU
  • 25. مدیریت حافظه و بازخوانی تجربه در COMA
  • 26. کاهش نویز در برآوردهای گرادیان در COMA
  • 27. تنظیم پارامترهای یادگیری: نرخ یادگیری و ضریب کاهش
  • 28. انتخاب استراتژی اکتشافی در COMA
  • 29. ارزیابی عملکرد: معیارهای سازگاری و همزیستی
  • 30. مقایسهٔ عملکرد COMA با QMIX و Q-Mixing
  • 31. محدودیت‌های COMA در محیط‌های پویا
  • 32. گسترش COMA به محیط‌های همزیستی جزئی
  • 33. یادگیری ترکیبی COMA با الگوریتم‌های یادگیری عمیق
  • 34. بهینه‌سازی زمان واقعی در COMA برای سیستم‌های زمان‌بندی شده
  • 35. کاربرد COMA در یادگیری خودروهای خودران همزیسته
  • 36. کاربرد COMA در شبکه‌های حسگر هوشمند
  • 37. ترکیب COMA با یادگیری تقویتی انتقالی
  • 38. مهاجرت مدل COMA از محیط شبیه‌سازی به واقعی
  • 39. ارزیابی هزینهٔ انرژی در الگوریتم‌های MARL
  • 40. امنیت و مقاومت الگوریتمی در COMA
  • 41. آیندهٔ یادگیری تقویتی چندعامله‌ای در هوش مصنوعی عمومی
تگ‌ها: Agent Coordination AI Robotics Centralized Critic COMA Cooperative Agents Counterfactual Policy Gradient Decentralized Actor Deep Reinforcement Learning MARL Multi-Agent Reinforcement Learning Multi-Agent RL Algorithms PyTorch Smart City AI StarCraft Challenge TensorFlow

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.