کتاب صوتی PyMARL: چارچوبی قدرتمند برای ساخت سیستم‌های هوشمند پویا و همگرا

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 99,988 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 PyMARL: چارچوبی قدرتمند برای ساخت سیستم‌های هوشمند پویا و همگرا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عامل‌ها، محیط‌ها و پاداش‌ها در RL
  • 4. فضاهای حالت و عمل
  • 5. تابع ارزش و سیاست
  • 6. یادگیری آفلاین در مقابل آنلاین
  • 7. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 8. الگوریتم Q-Learning
  • 9. تکامل Q-Learning به Deep Q-Networks (DQN)
  • 10. ملاحظات پیاده‌سازی DQN
  • 11. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 12. گرادیان سیاست
  • 13. Actor-Critic Methods
  • 14. تفاوت بین روش‌های مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 15. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 16. چالش‌های اصلی در MARL
  • 17. غیرایستایی محیط (Non-stationarity)
  • 18. مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 19. هماهنگی و رقابت
  • 20. دیدگاه‌های عامل‌های منفرد در مقابل دیدگاه‌های مرکزی
  • 21. انواع سناریوهای MARL
  • 22. همکاری (Cooperative)
  • 23. رقابتی (Competitive)
  • 24. مختلط (Mixed)
  • 25. دسته‌بندی الگوریتم‌های MARL
  • 26. مبتنی بر ارزش در مقابل مبتنی بر سیاست
  • 27. مبتنی بر عامل منفرد در مقابل مبتنی بر عامل مرکزی
  • 28. یادگیری با ناظر در مقابل یادگیری بدون ناظر در MARL
  • 29. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning) در MARL
  • 30. الگوریتم‌های یادگیری عامل منفرد (Independent Learners)
  • 31. Independent Q-Learning (IQL)
  • 32. Independent Policy Gradients
  • 33. مزایا و معایب یادگیری عامل منفرد
  • 34. الگوریتم‌های یادگیری عامل مرکزی (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 35. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 36. QMIX
  • 37. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 38. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 39. معماری شبکه‌های عصبی در CTDE
  • 40. توابع از دست دادن (Loss Functions) در CTDE
  • 41. یادگیری از طریق مشاهده در MARL
  • 42. نقش جمع‌آوری داده در MARL
  • 43. شبیه‌سازهای رایج برای MARL
  • 44. PyMARL: معرفی و معماری
  • 45. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 46. ساخت یک محیط ساده در PyMARL
  • 47. تعریف عامل‌ها و تعاملات آن‌ها
  • 48. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه RL در PyMARL
  • 49. Q-Learning و DQN با PyMARL
  • 50. Actor-Critic و Policy Gradients با PyMARL
  • 51. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در PyMARL
  • 52. Independent Learners با PyMARL
  • 53. VDN و QMIX با PyMARL
  • 54. MADDPG و COMA با PyMARL
  • 55. تنظیم پارامترها و هایپرپارامترها در PyMARL
  • 56. ارزیابی عملکرد عامل‌های چندگانه
  • 57. معیارهای ارزیابی در سناریوهای همکاری
  • 58. معیارهای ارزیابی در سناریوهای رقابتی
  • 59. تجزیه و تحلیل نتایج و بصری‌سازی
  • 60. کاربردهای عملی PyMARL
  • 61. مدیریت ترافیک شهری با MARL
  • 62. شبکه‌های انرژی هوشمند و MARL
  • 63. رباتیک و سیستم‌های خودکار با MARL
  • 64. بازی‌ها و شبیه‌سازی‌های پیچیده با MARL
  • 65. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های MARL
  • 66. اخلاق در هوش مصنوعی و MARL
  • 67. محدودیت‌های PyMARL و چشم‌انداز آینده
  • 68. پیشرفت‌های اخیر در MARL
  • 69. مسائل باز و تحقیقات آتی در MARL
  • 70. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 71. یادگیری تقویتی با ارتباطات
  • 72. یادگیری تقویتی با حافظه
  • 73. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با تعداد عامل‌های متغیر
  • 74. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با تعداد حالت‌ها و عمل‌های بزرگ
  • 75. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با پاداش‌های پراکنده
  • 76. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با عدم قطعیت
  • 77. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با پویایی متغیر
  • 78. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با محدودیت‌های منابع
  • 79. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با اهداف چندگانه
  • 80. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با یادگیری فعال
  • 81. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با یادگیری با نظارت ضعیف
  • 82. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با یادگیری بدون ناظر
  • 83. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با یادگیری از طریق مشاهده
  • 84. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با یادگیری از طریق تعامل
  • 85. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با یادگیری از طریق شبیه‌سازی
  • 86. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های با یادگیری از طریق داده‌های واقعی
  • 87. کاربرد MARL در اقتصاد اسلامی
  • 88. مدل‌سازی عوامل اقتصادی در چارچوب عقود اسلامی
  • 89. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری در چارچوب بانکداری بدون ربا
  • 90. تحلیل ریسک و مدیریت آن در بازارهای مالی اسلامی با استفاده از MARL
  • 91. سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های آموزشی با رویکرد اسلامی
  • 92. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با رویکرد اقتصاد مقاومتی
  • 93. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده در چارچوب ارزش‌های اسلامی
  • 94. کاربرد MARL در مدیریت منابع آب و انرژی با رویکرد حفظ محیط زیست
  • 95. بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع کالا با تأکید بر عدالت اقتصادی
  • 96. مدل‌سازی تعاملات در بازارهای غیرمتمرکز با رویکرد اسلامی
  • 97. یادگیری تقویتی چند عامله برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌های هوشمند
  • 98. پیاده‌سازی سیستم‌های مدیریت منابع سازمانی با رویکرد اسلامی
  • 99. کاربرد MARL در آموزش هوشمند با تمرکز بر فردیت یادگیرنده
  • 100. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با رویکرد صنعتی پایدار
EXPRESS24 AUDIO EXPERIENCE
یادگیری را بشنوید؛ زندگی کنید
کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، راهی دلنشین برای کشف ایده‌های تازه، گسترش دانش و استفاده بهتر از لحظه‌های روزمره هستند.
دانش، الهام و تجربه؛ این بار با صدای زندگی
برای آموختن، همیشه لازم نیست بخوانید
گاهی بهترین فرصت یادگیری زمانی است که در مسیر رفت‌وآمد هستید، قدم می‌زنید، استراحت می‌کنید یا کارهای روزمره‌تان را انجام می‌دهید. محتوای صوتی کمک می‌کند از این لحظه‌ها برای شنیدن، اندیشیدن و آشنایی با موضوعات تازه بهره ببرید.
◷
یادگیری در دل روزمرگی
از زمان رفت‌وآمد، پیاده‌روی یا استراحت برای شنیدن محتوای مفید استفاده کنید؛ بدون آنکه همیشه به کتاب چاپی یا صفحه نمایش نیاز داشته باشید.
◎
تجربه‌ای شنیداری و دلنشین
با روایت صوتی، توضیحات گفتاری و فضای شنیداری هر محتوا همراه شوید و متناسب با سلیقه خود، شیوه تازه‌ای برای دریافت مطالب تجربه کنید.
✦
گسترش دانش و دیدگاه
با موضوعات متنوع آشنا شوید، ایده‌های تازه کشف کنید و فرصت بیشتری برای یادگیری مستمر و پرورش کنجکاوی خود بسازید.
♫
همراه با سبک زندگی شما
محتوای صوتی را متناسب با برنامه روزانه خود انتخاب کنید و در زمان مناسب، شنیدن را به بخشی از عادت‌های شخصی‌تان تبدیل کنید.
کتاب صوتی یا پادکست؟
کتاب صوتی
راهی برای همراه شدن با محتوای یک کتاب از طریق شنیدن. بسته به اثر، می‌توانید داستان‌ها، آموزش‌ها، مفاهیم تخصصی یا مطالب کاربردی را در قالب روایت و بیان صوتی دنبال کنید.
مناسب برای شنیدن و مرور محتوای کتاب‌ها
پادکست آموزشی
فرصتی برای دنبال کردن موضوعات مشخص در قالب گفت‌وگو، روایت، توضیح آموزشی یا مجموعه‌ای از قسمت‌های صوتی؛ مناسب برای کشف ایده‌ها و آشنایی با دیدگاه‌های گوناگون.
مناسب برای یادگیری موضوعی و شنیدن دیدگاه‌های تازه
هر جا که هستید، شنیدن را آغاز کنید
با دستگاه مناسب خود، محتوای صوتی را به آسانی دنبال کنید.
▯
گوشی هوشمند
اندروید و آیفون
▣
تبلت
برای شنیدن و دنبال کردن محتوا
▤
رایانه و لپ‌تاپ
با پخش‌کننده صوتی سازگار
♫
هدفون و بلندگو
برای شنیدن متناسب با محیط
چطور از تجربه شنیدن بیشتر بهره ببریم؟
✦ زمان مناسبی برای شنیدن انتخاب کنید؛ زمانی که بتوانید با آرامش به محتوا توجه داشته باشید.
✦ برای مطالب آموزشی، نکته‌های مهم را یادداشت کنید یا پس از پایان شنیدن، آن‌ها را مرور کنید.
✦ اگر محتوا طولانی است، آن را در چند نوبت دنبال کنید تا فرصت بیشتری برای درک و مرور داشته باشید.
✦ هنگام رانندگی یا انجام کارهای نیازمند تمرکز، ایمنی را در اولویت قرار دهید و از شیوه شنیدنی استفاده کنید که حواس شما را مختل نکند.
هر شنیدن، فرصتی برای کشف است
با کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، دنیای تازه‌ای از ایده‌ها، روایت‌ها و آموختنی‌ها را به لحظه‌های خود اضافه کنید.
کشف محصولات بیشتر در اکسپرس ۲۴
express24.ir
امکانات پخش، ادامه شنیدن و دسترسی آفلاین به نوع فایل، دستگاه و نرم‌افزار مورد استفاده بستگی دارد.
AUDIO PREVIEW
قبل از انتخاب، گوش کنید!
بخشی از سبک محتوای محصولات صوتی ما را بشنوید و با فضای آن آشنا شوید.
♫
نمونه صوتی از سبک محصولات صوتی ما
پیش‌نمایش کوتاهی از سبک پادکست های صوتی محصولات ما
پخش آنلاین
برای تجربه بهتر، می‌توانید از هدفون استفاده کنید.
تگ‌ها: MARL PyMARL سیستم‌های هوشمند هوش مصنوعی هوش مصنوعی پویا هوش مصنوعی همگرا یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.