کتاب طراحی مواد با پاسخ‌دهی به محرک با 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 طراحی مواد با پاسخ‌دهی به محرک با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی مواد

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر عامل‌های هوشمند
  • 3. معرفی محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف
  • 5. تابع پاداش و اکتشاف در محیط‌های چندعامله
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 9. یادگیری Policy Gradient
  • 10. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 11. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 12. تعریف محیط‌های چندعامله
  • 13. برهم‌کنش عامل‌ها و استراتژی‌های متقابل
  • 14. مفاهیم تعادل نش و بازی‌ها
  • 15. انواع بازی‌ها: همکارانه، رقابتی، مختلط
  • 16. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. ناپایداری آموزش به دلیل پویایی محیط
  • 18. مشکل عدم ایستایی (Non-stationarity)
  • 19. پیچیدگی فضای حالت-عمل
  • 20. توسعه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. یادگیری تقویتی مشترک (Joint Action Learners)
  • 22. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل (Agent-centric)
  • 23. یادگیری مبتنی بر عامل با مدل محیط
  • 24. یادگیری مبتنی بر عامل بدون مدل محیط
  • 25. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل با حافظه
  • 26. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله پیشرفته
  • 27. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 28. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 29. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 30. QMIX (Q-learning for Multi-Agent Cooperation)
  • 31. LIIR (Learning Individual Importance)
  • 32. تقسیم‌بندی وظایف در محیط‌های چندعامله
  • 33. یادگیری سلسله‌مراتبی در محیط‌های چندعامله
  • 34. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها
  • 35. تکنیک‌های ارتباطی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 36. ارتباطات صریح و ضمنی
  • 37. یادگیری زبان مشترک بین عامل‌ها
  • 38. کاربردها و مطالعات موردی
  • 39. رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 40. مدیریت ترافیک و سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 41. شبکه‌های توزیع‌شده و مخابرات
  • 42. بهینه‌سازی منابع در سیستم‌های انرژی
  • 43. بازی‌های کامپیوتری و شبیه‌سازی
  • 44. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 45. مقدمه‌ای بر مواد با پاسخ‌دهی به محرک
  • 46. مفاهیم مواد هوشمند و پاسخ‌دهی
  • 47. انواع محرک‌ها (دما، نور، pH، میدان الکتریکی/مغناطیسی)
  • 48. مکانیزم‌های پاسخ‌دهی مواد
  • 49. کاربردهای مواد با پاسخ‌دهی به محرک
  • 50. مثال‌هایی از مواد با پاسخ‌دهی به محرک
  • 51. کاتالیزورهای هوشمند
  • 52. حسگرهای شیمیایی و زیستی
  • 53. دارورسانی هدفمند
  • 54. خودترمیم‌شوندگی مواد
  • 55. ادغام یادگیری تقویتی چندعامله با مواد هوشمند
  • 56. تعریف عامل‌ها در سیستم مواد هوشمند
  • 57. طراحی تابع پاداش برای کنترل مواد
  • 58. مدل‌سازی محیط پاسخ‌دهنده به محرک
  • 59. آموزش عامل‌ها برای کنترل دقیق مواد
  • 60. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 61. شبیه‌سازی سیستم‌های مواد هوشمند
  • 62. طراحی سیستم‌های کنترل مواد با یادگیری تقویتی
  • 63. کنترل خواص مکانیکی مواد
  • 64. کنترل خواص الکتریکی مواد
  • 65. کنترل خواص نوری مواد
  • 66. کنترل شکل و ساختار مواد
  • 67. بهینه‌سازی پاسخ‌دهی مواد
  • 68. مطالعات موردی پیشرفته
  • 69. طراحی سیستم‌های دارورسانی با یادگیری تقویتی
  • 70. کنترل میکرو-ربات‌های زیستی با یادگیری تقویتی
  • 71. سیستم‌های خودتنظیم‌شونده در مهندسی پزشکی
  • 72. مواد هوشمند در رباتیک نرم
  • 73. کاربرد در ساختارهای تطبیقی
  • 74. چالش‌های عملی و آینده‌پژوهی
  • 75. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 76. تفسیرپذیری تصمیمات عامل‌ها
  • 77. ایمنی و قابلیت اطمینان سیستم‌ها
  • 78. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
  • 79. تعامل انسان و سیستم‌های مواد هوشمند
  • 80. استانداردهای فنی و اخلاقی
  • 81. نوآوری‌های آتی در حوزه مواد هوشمند
  • 82. توسعه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی نوین
  • 83. مواد با پاسخ‌دهی چندگانه به محرک
  • 84. سیستم‌های خودسازمان‌دهنده پیچیده
  • 85. نقش هوش مصنوعی در علم مواد
  • 86. همکاری بین‌رشته‌ای در تحقیق و توسعه

📚 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.