کتاب مقدمهای بر یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتهای خودمختار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مقدمهای بر یادگیری تقویتی چندعامله برای رباتهای خودمختار
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل رباتهای خودمختار
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر یادگیری تقویتی
- 2. مقدمهای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
- 3. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: پاداش، حالت، اقدام
- 4. محیطهای چندعامله: ویژگیها و چالشها
- 5. انواع محیطهای چندعامله
- 6. مفهوم همکاری و رقابت در MARL
- 7. بازیهای جمعبندی (Sum-Game) و بازیهای با جمع صفر (Zero-Sum Game)
- 8. مقدمهای بر الگوریتمهای یادگیری تقویتی پایه
- 9. Q-Learning در محیطهای تکعامله
- 10. Deep Q-Network (DQN) و کاربردهای آن
- 11. مقدمهای بر سیاستگرادیان (Policy Gradient)
- 12. Policy Gradient در محیطهای تکعامله
- 13. چالشهای استفاده از RL تکعامله در محیطهای چندعامله
- 14. مفاهیم اساسی تئوری بازی
- 15. استراتژیهای تعادل نش (Nash Equilibrium)
- 16. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Reinforcement Learning - IRL)
- 17. محدودیتهای IRL و مشکل عدمثبات
- 18. روشهای هماهنگسازی مرکزی (Centralized Training with Decentralized Execution - CTDE)
- 19. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
- 20. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
- 21. Value Decomposition Networks (VDN)
- 22. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation
- 23. مقدمهای بر ارتباطات در MARL
- 24. یادگیری ارتباطات از طریق RL
- 25. استفاده از شبکههای عصبی برای مدلسازی ارتباطات
- 26. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداشهای پراکنده (Sparse Rewards)
- 27. روشهای اکتشاف در محیطهای چندعامله
- 28. یادگیری تقویتی چندعامله با مشاهده جزئی (Partial Observability)
- 29. استفاده از حافظه در MARL
- 30. مدلسازی رفتارهای حریف در MARL
- 31. یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک: چالشها و فرصتها
- 32. کنترل چند رباتی با MARL: مسیریابی
- 33. کنترل چند رباتی با MARL: اجتناب از برخورد
- 34. کنترل چند رباتی با MARL: تقسیم وظایف
- 35. شبیهسازی محیطهای رباتیک برای MARL
- 36. استفاده از ROS (Robot Operating System) در MARL
- 37. پیادهسازی MARL در رباتهای واقعی
- 38. ارزیابی عملکرد الگوریتمهای MARL در رباتیک
- 39. مقدمهای بر یادگیری تقویتی سلسلهمراتبی چندعامله (Hierarchical MARL)
- 40. استفاده از یادگیری انتقال (Imitation Learning) در MARL
- 41. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
- 42. یادگیری تقویتی چندعامله و اخلاق در رباتیک
تگها:
Deep Reinforcement Learning
MARL
Multi-Agent Systems
ROS
بازیهای چندعامله
رباتهای خودمختار
رباتیک
کنترل ربات
نظریه بازی
هوش جمعی
هوش مصنوعی
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی چندعامله
یادگیری تقویتی در رباتیک
یادگیری عمیق
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.