فلش‌کارت‌های آموزشی جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های بدون برچسب

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 74,988 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 جنبه‌های نظری یادگیری از داده‌های بدون برچسب

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تعریف یادگیری از داده‌های بدون برچسب در MARL
  • 2. تمایز دادهٔ بدون برچسب، پاداش، ترجیح و تجربهٔ تعاملی
  • 3. منابع دادهٔ بدون برچسب در سیستم‌های چندعامله
  • 4. ساختار مشاهده، اقدام، گذار و پاداش در داده‌های چندعامله
  • 5. از MDP تا بازی‌های تصادفی چندعامله
  • 6. بازی‌های تعاونی، رقابتی و با منافع مختلط
  • 7. مدل‌های Dec-POMDP و تصمیم‌گیری با مشاهدهٔ جزئی
  • 8. ساختارهای اطلاعاتی مشترک، خصوصی و سلسله‌مراتبی
  • 9. چارچوب آموزش متمرکز و اجرا غیرمتمرکز
  • 10. پیامد کمبود برچسب در برابر کمیابی پاداش
  • 11. نظریهٔ بازنمایی برای مشاهده‌ها و تاریخچهٔ تعامل
  • 12. بازنمایی حداقل، کافی و فشردهٔ حالت پنهان
  • 13. ناوردایی و هم‌ورایی در بازنمایی عامل‌ها
  • 14. مبانی آنتروپی، اطلاعات متقابل و واگرایی KL
  • 15. شناسایی‌پذیری عامل‌ها، حالت‌ها و راهبردها از داده
  • 16. هم‌ارزی مشاهده‌ای و شناسایی‌ناپذیری علت‌ها
  • 17. یادگیری تضادی در بازنمایی چندعامله
  • 18. یادگیری پیش‌بین و مدل‌سازی گذار بعدی
  • 19. حداکثرسازی اطلاعات متقابل برای هماهنگی عامل‌ها
  • 20. استنباط واریاسیونی و کران شواهد
  • 21. الگوریتم EM برای راهبردها و متغیرهای نهان
  • 22. مدل‌های جهانی نهان در محیط‌های چندعامله
  • 23. برنامه‌ریزی در فضای نهان با دادهٔ بدون برچسب
  • 24. اکتشاف بدون پاداش در بازی‌های چندعامله
  • 25. انگیزش ذاتی مبتنی بر خطای پیش‌بینی
  • 26. حداکثرسازی آنتروپی و تنوع رفتاری
  • 27. کشف مهارت‌های چندعامله از دادهٔ برچسب‌نشده
  • 28. کشف گزینه‌ها و سیاست‌های سلسله‌مراتبی
  • 29. یادگیری آفلاین چندعامله از دادهٔ رفتاری
  • 30. مفهوم پوشش داده و خطای برون‌یابی
  • 31. نمونه‌برداری اهمیتی در ارزیابی برون‌سیاستی
  • 32. برآوردگرهای دوگانه‌مقاوم برای ارزیابی سیاست
  • 33. همگرایی و ناپایداری در یادگیری آفلاین چندعامله
  • 34. ناایستایی محیط ناشی از به‌روزشدن هم‌زمان عامل‌ها
  • 35. مدل‌سازی حریف و پیش‌بینی راهبرد سایر عامل‌ها
  • 36. بازنمایی نهان سبک‌های بازی و ترجیحات حریف
  • 37. یادگیری تقویتی بیزی چندعامله
  • 38. عدم قطعیت معرفت‌شناختی و کالیبراسیون مدل‌های پیش‌بین
  • 39. تخصیص اعتبار در اقدامات مشترک
  • 40. پایه‌های خلاف‌واقع برای کاهش واریانس گرادیان سیاست
  • 41. تخصیص اعتبار علی با گراف‌های عامل‌ها و پاداش‌ها
  • 42. تجزیهٔ مقدار در روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 43. محدودیت‌های بیانی و خطای تقریب در تجزیهٔ مقدار
  • 44. قضیهٔ گرادیان سیاست در بازی‌های چندعامله
  • 45. روش‌های بازیگر–منتقد چندعامله
  • 46. همگرایی تقریبی الگوریتم‌های بازیگر–منتقد
  • 47. تعادل نش، همبسته و همبستهٔ خشن
  • 48. شرایط همگرایی به تعادل در یادگیری چندعامله
  • 49. دینامیک خودبازی و تولید دادهٔ بدون برچسب
  • 50. بازی تخیلی و به‌روزرسانی بهترین پاسخ
  • 51. نظریهٔ پشیمانی در تعامل‌های مکرر
  • 52. همگرایی بدون پشیمانی و میانگین راهبردها
  • 53. پیچیدگی نمونه در یادگیری چندعامله
  • 54. کرانه‌های پایین برای اکتشاف و شناسایی تعادل
  • 55. موازنهٔ اکتشاف و بهره‌برداری با چند عامل
  • 56. اکتشاف غیرمتمرکز با اطلاعات ناقص
  • 57. نظریهٔ ارتباطات، ظرفیت کانال و تأخیر پیام
  • 58. ارتباطات ظهوریافته از دادهٔ بدون برچسب
  • 59. بازنمایی عامل‌ها با شبکه‌های عصبی گرافی
  • 60. ناوردایی نسبت به جایگشت عامل‌ها
  • 61. تقریب میدان میانگین برای جمعیت‌های بزرگ
  • 62. روش‌های مبتنی بر جمعیت و تنوع راهبردی
  • 63. بهینه‌سازی توزیع‌شده و همگرایی اجماعی
  • 64. یادگیری چندوظیفه‌ای و بازنمایی مشترک عامل‌ها
  • 65. فرا یادگیری سیاست‌ها از خانوادهٔ بازی‌های برچسب‌نشده
  • 66. انتقال راهبرد میان توپولوژی‌ها و تعداد عامل‌ها
  • 67. تعمیم‌پذیری به عامل‌ها و سناریوهای دیده‌نشده
  • 68. جابجایی توزیع ناشی از تغییر راهبرد عامل‌ها
  • 69. تشخیص دادهٔ برون‌توزیع در تصمیم‌گیری چندعامله
  • 70. سازگاری دامنه با دادهٔ مقصد بدون برچسب
  • 71. استحکام در برابر خطای مشاهده و مدل
  • 72. حملات خصمانه بر مشاهده، ارتباط و پاداش
  • 73. یادگیری ایمن با محدودیت‌های چندعامله
  • 74. ابهام پاداش و استنتاج پاداش از رفتار مشاهده‌شده
  • 75. حساسیت به ریسک و بهینه‌سازی معیارهای توزیع-محور
  • 76. ارزیابی نظری و تجربی کیفیت بازنمایی
  • 77. شاخص‌های تعادل، بهره‌وری اجتماعی و هماهنگی
  • 78. کارایی محاسباتی، ارتباطی و حافظه‌ای الگوریتم‌ها
  • 79. شکاف نظریه و عمل در MARL بدون برچسب
  • 80. جهت‌های پژوهشی باز در شناسایی، اکتشاف و تعادل
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار آمار یادگیری گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلش‌کارت‌های فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه

یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم

با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.

تصویر نمونه اول از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه دوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه سوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه چهارم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید

یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلش‌کارت‌های آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.

تگ‌ها: MARL داده بدون برچسب یاد یادگیری تقویتی چندعامله

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.