اکسپرس 24
کتاب مبانی QMIX: ایجاد عامل‌های همکاری‌کننده در محیط‌های چندعامله

کتاب مبانی QMIX: ایجاد عامل‌های همکاری‌کننده در محیط‌های چندعامله

تگ‌ها: MARL QMIX عامل‌های همکاری‌کننده محیط‌های چندعامله هوش مصنوعی هوش مصنوعی توزیع‌شده 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 مبانی QMIX: ایجاد عامل‌های همکاری‌کننده در محیط‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: QMIX

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای عامل‌های هوشمند
  • 3. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 4. نیاز به روش‌های همکاری عامل‌ها
  • 5. معرفی الگوریتم‌های همکاری
  • 6. چالش‌های هماهنگی در محیط‌های پویا
  • 7. مزایای عامل‌های همکاری‌کننده
  • 8. کاربردهای عامل‌های همکاری‌کننده در صنعت
  • 9. کاربردهای عامل‌های همکاری‌کننده در لجستیک
  • 10. کاربردهای عامل‌های همکاری‌کننده در رباتیک
  • 11. کاربردهای عامل‌های همکاری‌کننده در هوش مصنوعی
  • 12. مروری بر روش‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 13. یادگیری تقویتی با عامل منفرد
  • 14. مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در یادگیری تقویتی
  • 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 17. معرفی Q-Learning
  • 18. یادگیری Q-Learning از طریق جدول
  • 19. یادگیری Q-Learning با تقریب تابع
  • 20. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 21. پیشرفت‌های DQN
  • 22. Double DQN
  • 23. Dueling DQN
  • 24. Prioritized Experience Replay
  • 25. Actor-Critic Methods
  • 26. معرفی الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 27. Advantage Actor-Critic (A2C)
  • 28. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
  • 29. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 30. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 31. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 32. معرفی الگوریتم‌های یادگیری جمعی
  • 33. Multi-Agent Q-Learning (MAQL)
  • 34. Independent Q-Learning (IQL)
  • 35. Cooperative Multi-Agent Q-Learning (CMAQL)
  • 36. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 37. QMIX: معماری پایه
  • 38. مفهوم تابع ارزش مشترک
  • 39. نحوه ترکیب توابع ارزش عامل‌ها
  • 40. تابع Mixing غیرخطی
  • 41. مزایای QMIX در ترکیب ارزش‌ها
  • 42. ساختار شبکه QMIX
  • 43. شبکه عامل (Agent Network)
  • 44. شبکه Mixing (Mixing Network)
  • 45. توابع فعال‌سازی در QMIX
  • 46. توابع هزینه در QMIX
  • 47. بهینه‌سازی QMIX
  • 48. آموزش QMIX
  • 49. تنظیم نرخ یادگیری در QMIX
  • 50. مدیریت حافظه تجربی (Experience Replay)
  • 51. سیاست اکتشاف (Exploration Policy)
  • 52. تنظیم پارامترهای QMIX
  • 53. محیط‌های شبیه‌سازی برای QMIX
  • 54. محیط‌های Gridworld
  • 55. محیط‌های بازی‌های استراتژیک
  • 56. محیط‌های رباتیک شبیه‌سازی شده
  • 57. محیط‌های ترافیکی
  • 58. ارزیابی عملکرد QMIX
  • 59. معیارهای ارزیابی همکاری
  • 60. سناریوهای ارزیابی QMIX
  • 61. مقایسه QMIX با الگوریتم‌های دیگر
  • 62. کارایی QMIX در محیط‌های پیچیده
  • 63. تکنیک‌های پیشرفته در QMIX
  • 64. معرفی QTRAN
  • 65. تفاوت‌های QTRAN و QMIX
  • 66. معرفی MADDPG
  • 67. مقایسه QMIX و MADDPG
  • 68. کاربرد QMIX در مدیریت منابع
  • 69. کاربرد QMIX در شبکه‌های حسگر
  • 70. کاربرد QMIX در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 71. کاربرد QMIX در ربات‌های خودمختار
  • 72. کاربرد QMIX در بازی‌های تیمی
  • 73. کاربرد QMIX در کنترل ترافیک هوایی
  • 74. کاربرد QMIX در مدیریت انرژی
  • 75. کاربرد QMIX در سیستم‌های امنیتی
  • 76. کاربرد QMIX در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 77. کاربرد QMIX در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 78. کاربرد QMIX در محاسبات ابری
  • 79. کاربرد QMIX در تشخیص الگو
  • 80. کاربرد QMIX در پیش‌بینی رفتار
  • 81. کاربرد QMIX در طراحی سیستم‌های هوشمند
  • 82. کاربرد QMIX در شبیه‌سازی‌های اجتماعی
  • 83. کاربرد QMIX در محیط‌های واقعیت مجازی
  • 84. کاربرد QMIX در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 85. کاربرد QMIX در نظارت هوشمند
  • 86. کاربرد QMIX در سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 87. کاربرد QMIX در ربات‌های خدماتی
  • 88. کاربرد QMIX در کشاورزی هوشمند
  • 89. کاربرد QMIX در اکتشاف فضایی
  • 90. کاربرد QMIX در مدیریت بحران
  • 91. کاربرد QMIX در آموزش مجازی
  • 92. کاربرد QMIX در سلامت الکترونیک
  • 93. کاربرد QMIX در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 94. کاربرد QMIX در توسعه پایدار
  • 95. کاربرد QMIX در ربات‌های صنعتی
  • 96. کاربرد QMIX در سیستم‌های پایش محیط زیست
  • 97. کاربرد QMIX در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 98. کاربرد QMIX در هوشمندسازی ساختمان‌ها
  • 99. کاربرد QMIX در مدیریت پسماند
  • 100. کاربرد QMIX در بهینه‌سازی مصرف انرژی خانگی

📚 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.