اکسپرس 24
کتاب PyMARL: گامی مهم در تحقیقات یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب PyMARL: گامی مهم در تحقیقات یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: Deep Reinforcement Learning Multi-Agent Reinforcement Learning PyMARL الگوریتم یادگیری تقویتی رباتیک عامل هوشمند هوش مصنوعی 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 PyMARL: گامی مهم در تحقیقات یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 7. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 10. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 11. چالش‌های عدم قطعیت در MARL
  • 12. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 13. مفاهیم اصلی در MARL
  • 14. بازی‌ها و کاربردهای MARL
  • 15. مقدمه‌ای بر PyMARL
  • 16. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 17. معماری PyMARL
  • 18. ماژول‌های اصلی PyMARL
  • 19. محیط‌های ساده در PyMARL
  • 20. تعریف محیط‌های سفارشی در PyMARL
  • 21. عامل‌های پایه در PyMARL
  • 22. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی مستقل
  • 23. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی متمرکز
  • 24. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی نیمه‌متمرکز
  • 25. الگوریتم‌های کلاسیک MARL در PyMARL
  • 26. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 27. QMIX
  • 28. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 29. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 30. IQL (Independent Q-Learning)
  • 31. Policy Gradient Methods for MARL
  • 32. Actor-Critic Methods for MARL
  • 33. Deep MARL Algorithms in PyMARL
  • 34. Learning Cooperative Policies
  • 35. Learning Competitive Policies
  • 36. Learning Mixed Cooperative-Competitive Policies
  • 37. MARL for Traffic Signal Control
  • 38. MARL for Robotics Coordination
  • 39. MARL for Resource Allocation
  • 40. MARL for Game Playing (e.g., StarCraft)
  • 41. MARL for Network Management
  • 42. MARL for Supply Chain Optimization
  • 43. MARL for Smart Grids
  • 44. MARL for Autonomous Driving
  • 45. MARL for Multi-Robot Exploration
  • 46. MARL for Distributed Decision Making
  • 47. PyMARL API Overview
  • 48. Data Handling and Logging in PyMARL
  • 49. Experiment Configuration in PyMARL
  • 50. Hyperparameter Tuning in PyMARL
  • 51. Evaluation Metrics for MARL
  • 52. Visualization Tools in PyMARL
  • 53. Debugging MARL Agents
  • 54. Advanced Topics in MARL
  • 55. Hierarchical MARL
  • 56. Meta-Learning in MARL
  • 57. Transfer Learning in MARL
  • 58. Multi-Task MARL
  • 59. Explainable MARL (XMARL)
  • 60. Fairness in MARL
  • 61. Robustness of MARL Agents
  • 62. Communication Protocols in MARL
  • 63. Learning to Communicate
  • 64. Emergent Communication
  • 65. Multi-Agent Reinforcement Learning with Partial Observability
  • 66. MARL with Heterogeneous Agents
  • 67. MARL for Multi-Agent Pathfinding
  • 68. MARL for Warehouse Management
  • 69. MARL for Drone Swarms
  • 70. MARL for Financial Trading
  • 71. MARL for Healthcare Coordination
  • 72. MARL for Educational Platforms
  • 73. MARL for Recommendation Systems
  • 74. MARL for Social Simulations
  • 75. MARL for Cybersecurity
  • 76. MARL for Smart City Applications
  • 77. MARL for Sensor Networks
  • 78. MARL for Human-Agent Interaction
  • 79. MARL for Team Formation
  • 80. MARL for Agent-Based Modeling
  • 81. MARL for Distributed Systems Optimization
  • 82. MARL for Supply Chain Resilience
  • 83. MARL for Inventory Management
  • 84. MARL for Fleet Management
  • 85. MARL for Energy Trading
  • 86. MARL for Crowd Simulation
  • 87. MARL for Smart Agriculture
  • 88. MARL for Disaster Response
  • 89. MARL for Emergency Services Coordination
  • 90. MARL for Collaborative Filtering
  • 91. MARL for Automated Planning
  • 92. MARL for Algorithmic Trading
  • 93. MARL for Fleet Orchestration
  • 94. MARL for Robotic Assembly
  • 95. MARL for Automated Warehousing
  • 96. MARL for Supply Chain Visibility
  • 97. MARL for Predictive Maintenance
  • 98. MARL for Network Intrusion Detection
  • 99. MARL for Fraud Detection
  • 100. MARL for Anomaly Detection in Systems

📚 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.