کتاب راهنمایی برای انتخاب و طراحی الگوریتم عامل مستقل در MARL

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمایی برای انتخاب و طراحی الگوریتم عامل مستقل در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Agent Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه عامل مستقل
  • 3. تعریف عامل مستقل در محیط‌های چندعاملی
  • 4. اهداف و چالش‌های عامل مستقل
  • 5. انواع محیط‌های MARL
  • 6. مدل‌سازی محیط در MARL
  • 7. نظریه بازی‌ها و ارتباط آن با MARL
  • 8. مفاهیم اولیه نظریه بازی‌ها
  • 9. بازی‌های هم‌زمان و ترتیبی
  • 10. تعادل نش و انواع آن
  • 11. کاربرد نظریه بازی‌ها در طراحی عامل مستقل
  • 12. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 13. یادگیری تقویتی تک‌عاملی (Single-Agent RL)
  • 14. مفاهیم اصلی یادگیری تقویتی
  • 15. مدل‌های ارزش (Value-based Models)
  • 16. مدل‌های سیاست (Policy-based Models)
  • 17. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 18. الگوریتم‌های SARSA
  • 19. الگوریتم‌های Policy Gradients
  • 20. معرفی الگوریتم‌های MARL
  • 21. چالش‌های اصلی در MARL
  • 22. مسئله کوواریانس (Non-stationarity)
  • 23. مسئله مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 24. مدل‌های عامل مستقل در MARL
  • 25. رویکردهای مبتنی بر ارزش در MARL
  • 26. رویکردهای مبتنی بر سیاست در MARL
  • 27. الگوریتم‌های MADDPG
  • 28. الگوریتم‌های COMA
  • 29. الگوریتم‌های QMIX
  • 30. الگوریتم‌های VDN
  • 31. طراحی عامل مستقل در محیط‌های همکاری
  • 32. طراحی عامل مستقل در محیط‌های رقابتی
  • 33. طراحی عامل مستقل در محیط‌های مختلط
  • 34. ارزیابی عملکرد عامل مستقل
  • 35. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 36. شبیه‌سازی محیط‌های MARL
  • 37. ابزارهای شبیه‌سازی MARL (مانند PettingZoo)
  • 38. پیاده‌سازی عامل مستقل با کتابخانه‌های استاندارد
  • 39. ملاحظات اخلاقی در طراحی عامل مستقل
  • 40. اهمیت عدالت و انصاف در عامل‌های مستقل
  • 41. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری عامل‌های مستقل
  • 42. کاربردهای عامل مستقل در حوزه‌های مختلف
  • 43. عامل مستقل در رباتیک
  • 44. عامل مستقل در بازی‌های کامپیوتری
  • 45. عامل مستقل در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 46. عامل مستقل در مدیریت ترافیک
  • 47. عامل مستقل در بهینه‌سازی منابع
  • 48. عامل مستقل در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. عامل مستقل در اقتصاد و بازارهای مالی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 50. عامل مستقل در کشاورزی هوشمند (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 51. عامل مستقل در شبکه‌های انرژی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 52. مدل‌سازی عامل مستقل برای تصمیم‌گیری‌های پیچیده
  • 53. یادگیری عمیق در عامل مستقل
  • 54. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای عامل مستقل
  • 55. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای عامل مستقل
  • 56. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer) برای عامل مستقل
  • 57. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در MARL
  • 58. ترکیب یادگیری عمیق و MARL
  • 59. طراحی معماری‌های عصبی برای عامل مستقل
  • 60. روش‌های یادگیری اعتماد (Trust Learning)
  • 61. یادگیری مشارکتی (Cooperative Learning)
  • 62. یادگیری رقابتی (Competitive Learning)
  • 63. یادگیری با مشاهده (Learning from Observation)
  • 64. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 65. اهمیت اکتشاف در محیط‌های چندعاملی
  • 66. روش‌های اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 67. روش‌های اکتشاف مبتنی بر پاداش تصادفی
  • 68. روش‌های اکتشاف مبتنی بر تفاضل زمانی
  • 69. روش‌های اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 70. مدیریت عدم قطعیت در عامل مستقل
  • 71. مدل‌سازی عدم قطعیت در محیط‌های MARL
  • 72. تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت
  • 73. حسابان بیزی (Bayesian Inference) در عامل مستقل
  • 74. یادگیری سیاست‌های مقاوم (Robust Policies)
  • 75. یادگیری سیاست‌های قابل اعتماد (Reliable Policies)
  • 76. پیش‌بینی رفتار سایر عامل‌ها
  • 77. مدل‌سازی عامل‌های دیگر (Opponent Modeling)
  • 78. یادگیری رفتار عامل‌های همکار
  • 79. یادگیری رفتار عامل‌های رقیب
  • 80. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در عامل مستقل
  • 81. مدل‌سازی روابط بین عامل‌ها با GNN
  • 82. یادگیری عامل مستقل در محیط‌های با پاداش پراکنده
  • 83. تکنیک‌های تشدید پاداش (Reward Shaping)
  • 84. تکنیک‌های پاداش مصنوعی (Artificial Rewards)
  • 85. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 86. یادگیری عامل مستقل با استفاده از داده‌های از پیش جمع‌آوری شده
  • 87. طراحی عامل مستقل برای حل مسائل بهینه‌سازی
  • 88. بهینه‌سازی در محیط‌های چندعاملی
  • 89. کاربرد عامل مستقل در بهینه‌سازی ترکیبی
  • 90. کاربرد عامل مستقل در بهینه‌سازی پویا
  • 91. مبانی فقهی و حقوقی استفاده از الگوریتم‌ها (با تأکید بر چارچوب جمهوری اسلامی ایران)
  • 92. بررسی قوانین مربوط به داده و حریم خصوصی در طراحی عامل مستقل
  • 93. نکات تکمیلی و پیشرفته در طراحی عامل مستقل
  • 94. یادگیری عامل مستقل با حافظه بلندمدت
  • 95. یادگیری عامل مستقل برای وظایف چندوظیفه‌ای
  • 96. آینده پژوهی در حوزه عامل مستقل و MARL
  • 97. روندهای تحقیقاتی جدید در MARL
  • 98. چالش‌های باز آینده در طراحی عامل مستقل
  • 99. ارتقاء قابلیت اطمینان و ایمنی عامل‌های مستقل
  • 100. برنامه‌ریزی بلندمدت برای عامل مستقل

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.