اکسپرس 24
کتاب ناظر بودن از دیدگاه عامل و سیستم در MARL

کتاب ناظر بودن از دیدگاه عامل و سیستم در MARL

تگ‌ها: MARL سیستم در MARL عامل در MARL مشاهده در MARL ناظر بودن هوش مصنوعی چندعامله یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

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 ناظر بودن از دیدگاه عامل و سیستم در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: ناظر بودن (Observability)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در MARL
  • 3. انواع محیط‌های MARL: مشترک، مستقل، نیمه‌مشترک
  • 4. یادگیری تقویتی تک‌عاملی (Single-Agent RL) به عنوان پیش‌زمینه
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری Q تک‌عاملی
  • 6. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 7. یادگیری Q-Learning عمیق (DQN)
  • 8. شبکه‌های بازیگر-منتقد (Actor-Critic Networks)
  • 9. مفاهیم همکاری و رقابت در MARL
  • 10. مدل‌های همکاری در MARL
  • 11. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 12. مدل‌های مختلط در MARL
  • 13. چالش‌های مشاهده‌پذیری در MARL
  • 14. مشاهده‌پذیری کامل (Fully Observable) در مقابل مشاهده‌پذیری ناقص (Partially Observable)
  • 15. مسائل POMDP در MARL
  • 16. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 17. تابع ارزش مشترک (Joint Action-Value Function)
  • 18. یادگیری Q-Learning مشترک
  • 19. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 20. سیاست مشترک (Joint Policy)
  • 21. یادگیری سیاست گرادیان مشترک (Joint Policy Gradient)
  • 22. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 23. مدل‌های عامل-منتقد مستقل (Independent Actor-Critic)
  • 24. مدل‌های منتقد مرکزی (Centralized Critic)
  • 25. مدل‌های منتقد توزیع‌شده (Decentralized Critic)
  • 26. روش‌های مبتنی بر مدل در MARL
  • 27. یادگیری مدل محیط مشترک
  • 28. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 29. روش‌های ترکیبی در MARL
  • 30. ترکیب روش‌های مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 31. ترکیب روش‌های مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 32. مسائل هماهنگی در MARL
  • 33. یادگیری مکانیزم‌های هماهنگی
  • 34. استفاده از ارتباطات در MARL
  • 35. پروتکل‌های ارتباطی یادگرفته‌شده
  • 36. مدل‌سازی عامل‌های دیگر (Opponent Modeling)
  • 37. تکنیک‌های یادگیری ماشین برای مدل‌سازی عامل‌ها
  • 38. کاربرد مدل‌سازی عامل‌ها در بازی‌های دوجانبه
  • 39. یادگیری بازی‌های مجموع-صفر (Zero-Sum Games)
  • 40. کاربرد بازی‌های مجموع-صفر در MARL
  • 41. الگوریتم‌های Minimax-Q
  • 42. یادگیری بازی‌های مجموع-غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 43. کاربرد بازی‌های مجموع-غیرصفر در MARL
  • 44. مفاهیم تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 45. یافتن تعادل نش در بازی‌های چندعاملی
  • 46. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یافتن تعادل نش
  • 47. تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر بازی‌های تکراری
  • 48. یادگیری سیاست‌های پایدار در بازی‌های تکراری
  • 49. کاربرد یادگیری بازی‌های تکراری در MARL
  • 50. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 51. مدل‌سازی رفتار کاربران به عنوان عامل
  • 52. هماهنگی توصیه‌ها بین عامل‌ها
  • 53. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در MARL
  • 54. کاربرد GNN در مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
  • 55. یادگیری نمایش‌های عامل (Agent Embeddings)
  • 56. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 57. تکنیک‌های مهندسی پاداش در MARL
  • 58. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر انگیزه (Intrinsic Motivation)
  • 59. کاربرد MARL در رباتیک همکاری
  • 60. کنترل گروهی ربات‌ها
  • 61. هماهنگی ربات‌ها برای انجام وظایف
  • 62. کاربرد MARL در سیستم‌های ترافیک هوشمند
  • 63. مدیریت بهینه جریان ترافیک
  • 64. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی
  • 65. کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 66. بهینه‌سازی منابع در شبکه‌های ارتباطی
  • 67. مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 68. کاربرد MARL در بازی‌های استراتژیک
  • 69. یادگیری استراتژی‌های پیچیده در بازی‌ها
  • 70. شبیه‌سازی بازی‌های چندنفره
  • 71. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 72. معیارهای ارزیابی در محیط‌های همکاری
  • 73. معیارهای ارزیابی در محیط‌های رقابتی
  • 74. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 75. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها به پارامترها
  • 76. مطالعات موردی موفق MARL در صنعت
  • 77. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی MARL در عمل
  • 78. روش‌های افزایش مقیاس‌پذیری در MARL
  • 79. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed MARL)
  • 80. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 81. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 82. هماهنگی تصمیمات در زنجیره تأمین
  • 83. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از MARL
  • 84. کاربرد MARL در بازارهای مالی
  • 85. معاملات الگوریتمی در بازارهای چندعاملی
  • 86. مدل‌سازی رفتار سرمایه‌گذاران
  • 87. کاربرد MARL در سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 88. شناسایی الگوهای غیرعادی در داده‌های چندعاملی
  • 89. هماهنگی سیستم‌های امنیتی
  • 90. کاربرد MARL در پردازش زبان طبیعی
  • 91. مدل‌سازی مکالمه بین عامل‌ها
  • 92. تولید پاسخ‌های هماهنگ در سیستم‌های چت‌بات
  • 93. کاربرد MARL در تئوری بازی‌های اقتصادی
  • 94. مدل‌سازی رفتار اقتصادی عامل‌ها
  • 95. پیش‌بینی نتایج اقتصادی
  • 96. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده محاسباتی
  • 97. بهینه‌سازی تخصیص منابع محاسباتی
  • 98. مدیریت وظایف در خوشه‌های محاسباتی
  • 99. کاربرد MARL در سیستم‌های هوشمند انرژی
  • 100. بهینه‌سازی تولید و مصرف انرژی

📚 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.