اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پیاده‌سازی یادگیری تقویتی رباتیک صنعتی کنترل ربات صنعتی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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: الگوریتم‌ها و پیاده‌سازی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل و محیط
  • 4. حالت، عمل و پاداش
  • 5. سیاست و تابع ارزش
  • 6. مدل‌های فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 7. حل MDP ها با برنامه‌ریزی پویا
  • 8. روش‌های مونت کارلو در یادگیری تقویتی
  • 9. یادگیری تفاوت زمانی (TD Learning)
  • 10. یادگیری Q
  • 11. الگوریتم Q-Learning
  • 12. یادگیری SARSA
  • 13. مقایسه Q-Learning و SARSA
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در RL
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 17. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 18. بهینه‌سازی DQN
  • 19. Double DQN
  • 20. Prioritized Experience Replay
  • 21. Dueling DQN
  • 22. Actor-Critic Methods
  • 23. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 24. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 25. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 26. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 27. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 28. مفاهیم پایه MARL
  • 29. چالش‌های MARL
  • 30. مدل‌های همکاری در MARL
  • 31. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 32. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 33. هماهنگی عامل‌ها در MARL
  • 34. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 35. نظارت بر عامل‌ها
  • 36. فدرالیزم در MARL
  • 37. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 38. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 39. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 40. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 41. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 42. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 43. یادگیری تقویتی در اقتصاد و مالی
  • 44. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سبد سهام
  • 45. مدل‌سازی رفتار بازار با RL
  • 46. مدیریت ریسک با RL
  • 47. معاملات الگوریتمی با RL
  • 48. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 50. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 51. یادگیری تقویتی در کنترل سیستم‌ها
  • 52. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 53. پیاده‌سازی الگوریتم‌های RL با Python
  • 54. کتابخانه OpenAI Gym
  • 55. کتابخانه Stable Baselines3
  • 56. کتابخانه Ray RLlib
  • 57. ساخت محیط‌های سفارشی با OpenAI Gym
  • 58. آموزش عامل‌های RL برای وظایف ساده
  • 59. آموزش عامل‌های RL برای وظایف پیچیده
  • 60. تنظیم هایپرپارامترها در RL
  • 61. ارزیابی عملکرد عامل‌های RL
  • 62. تجسم نتایج یادگیری تقویتی
  • 63. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی در صنعت
  • 64. مسائل اخلاقی در یادگیری تقویتی
  • 65. امنیت در سیستم‌های RL
  • 66. قابلیت تفسیر در RL
  • 67. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 68. یادگیری تقویتی با پاداش‌های منفی
  • 69. یادگیری تقویتی با حالت‌های مشاهده‌پذیر جزئی
  • 70. یادگیری تقویتی با مدل‌های محیطی
  • 71. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 72. یادگیری تقویتی با اکتشاف فعال
  • 73. یادگیری تقویتی با انتقال یادگیری
  • 74. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 75. یادگیری تقویتی با یادگیری از انسان
  • 76. یادگیری تقویتی با یادگیری تقابلی
  • 77. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق شبیه‌سازی
  • 78. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویت‌شده با بازخورد انسانی
  • 79. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 80. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
  • 81. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش صریح
  • 82. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش ترکیبی
  • 83. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف
  • 84. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر خطای پیش‌بینی
  • 85. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر عدم قطعیت
  • 86. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر تنوع
  • 87. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر پیشرفت
  • 88. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر اکتشاف
  • 89. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر همکاری
  • 90. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر رقابت
  • 91. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر تعادل
  • 92. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر کارایی
  • 93. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر پایداری
  • 94. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر انصاف
  • 95. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر رضایت
  • 96. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر یادگیری
  • 97. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر پیش‌بینی پاداش
  • 98. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر یادگیری سیاست
  • 99. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر یادگیری تابع ارزش
  • 100. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر یادگیری مدل

📚 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.