اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزارها و تکنیک‌ها

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزارها و تکنیک‌ها

تگ‌ها: MARL اتوماسیون صنعتی الگوریتم های یادگیری تقویتی بهینه سازی صنعتی رباتیک صنعتی کنترل ربات صنعتی هوش مصنوعی در صنعت یادگیری تقویتی چندعامله

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 یادگیری تقویتی چندعامله: ابزارها و تکنیک‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه ای یادگیری تقویتی
  • 3. عامل ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و هدف عامل
  • 5. مدل های فضای حالت و عمل
  • 6. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 7. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 8. الگوریتم های Q-learning
  • 9. الگوریتم های SARSA
  • 10. یادگیری عمیق تقویتی
  • 11. شبکه های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 12. شبکه های عصبی کانولوشنال برای یادگیری تقویتی
  • 13. شبکه های عصبی بازگشتی برای یادگیری تقویتی
  • 14. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 15. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی ها
  • 16. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم های توصیه گر
  • 17. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 18. مدل های عامل های متعدد
  • 19. تعاملات بین عامل ها
  • 20. هماهنگی عامل ها
  • 21. رقابت بین عامل ها
  • 22. بازی های مجموع صفر
  • 23. بازی های مجموع غیر صفر
  • 24. تعادل در بازی ها
  • 25. تعادل نش
  • 26. تعادل پارتو
  • 27. یادگیری تقویتی در محیط های چندعامله
  • 28. یادگیری مستقل عامل ها
  • 29. یادگیری متمرکز-غیرمتمرکز
  • 30. مدل های عامل های یادگیرنده
  • 31. الگوریتم های یادگیری مشترک
  • 32. یادگیری تقویتی با عامل های همکار
  • 33. یادگیری تقویتی با عامل های رقیب
  • 34. یادگیری تقویتی در سیستم های کنترل ترافیک
  • 35. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 36. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 37. یادگیری تقویتی در بهینه سازی زنجیره تامین
  • 38. یادگیری تقویتی در سیستم های توزیع شده
  • 39. یادگیری تقویتی برای تصمیم گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 40. یادگیری تقویتی با پاداش های پراکنده
  • 41. یادگیری تقویتی با محدودیت های امنیتی
  • 42. یادگیری تقویتی با تعمیم پذیری بالا
  • 43. یادگیری تقویتی با داده های حجیم
  • 44. یادگیری تقویتی برای یادگیری سیاست های پیچیده
  • 45. یادگیری تقویتی برای کشف استراتژی های بهینه
  • 46. یادگیری تقویتی در معماری های شبکه عصبی عمیق
  • 47. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل های محیط
  • 48. یادگیری تقویتی بدون مدل محیط
  • 49. یادگیری تقویتی برای اکتشاف موثر
  • 50. یادگیری تقویتی برای بهره برداری موثر
  • 51. یادگیری تقویتی با پاداش های مصنوعی
  • 52. یادگیری تقویتی با یادگیری مدل های پاداش
  • 53. یادگیری تقویتی برای یادگیری تابع ارزش
  • 54. یادگیری تقویتی برای یادگیری سیاست
  • 55. یادگیری تقویتی با روش های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 56. یادگیری تقویتی با روش های مبتنی بر گرادیان ارزش
  • 57. یادگیری تقویتی با روش های ترکیبی
  • 58. یادگیری تقویتی با استفاده از تابع مزیت
  • 59. یادگیری تقویتی با استفاده از تابع Q
  • 60. یادگیری تقویتی با استفاده از تابع V
  • 61. یادگیری تقویتی با استفاده از تابع سیاست
  • 62. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر شبیه سازی
  • 63. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر داده های واقعی
  • 64. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر تجربه
  • 65. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر حافظه
  • 66. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر شبکه های عصبی حافظه دار
  • 67. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری سلسله مراتبی
  • 68. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری چندسطحی
  • 69. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری اکتشافی
  • 70. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری استنتاجی
  • 71. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری مبتنی بر جستجو
  • 72. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 73. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق هماهنگ
  • 74. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق رقیب
  • 75. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق ترکیبی
  • 76. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق در محیط های پویا
  • 77. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق در محیط های با ابعاد بزرگ
  • 78. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق با پاداش های پیچیده
  • 79. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق با محدودیت های عملیاتی
  • 80. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق با قابلیت تفسیر پذیری
  • 81. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای سیستم های امن
  • 82. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای سیستم های پایدار
  • 83. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای سیستم های مقیاس پذیر
  • 84. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای سیستم های مقاوم
  • 85. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای سیستم های خودکار
  • 86. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای سیستم های هوشمند
  • 87. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای سیستم های خودمختار
  • 88. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای سیستم های توزیع شده هوشمند
  • 89. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای شبکه های عصبی عمیق چندعامله
  • 90. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای پردازش زبان طبیعی
  • 91. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای بینایی ماشین
  • 92. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای رباتیک پیشرفته
  • 93. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای شبیه سازی های پیچیده
  • 94. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای بهینه سازی مسائل پیچیده
  • 95. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای پیش بینی رفتار سیستم ها
  • 96. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای کنترل سیستم ها در زمان واقعی
  • 97. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت منابع در سیستم های توزیع شده
  • 98. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای طراحی استراتژی های بهینه در بازی ها
  • 99. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای توسعه سیستم های خودمختار هوشمند
  • 100. یادگیری تقویتی با استفاده از روش های مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق برای حل مسائل پیچیده در حوزه های مختلف

📚 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.