کتاب پیاده‌سازی عملی مدل‌های پیش‌بینی در چارچوب‌های MARL

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 پیاده‌سازی عملی مدل‌های پیش‌بینی در چارچوب‌های MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌های پیش‌بینی (Model-based RL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 5. مفاهیم یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 6. نیاز به یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 7. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چند عاملی
  • 8. تعریف عامل در سیستم‌های چند عاملی
  • 9. همکاری در سیستم‌های چند عاملی
  • 10. رقابت در سیستم‌های چند عاملی
  • 11. ترکیبی از همکاری و رقابت
  • 12. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی
  • 13. انواع مدل‌های پیش‌بینی
  • 14. مبانی آمار برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 15. رگرسیون خطی در پیش‌بینی
  • 16. مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی
  • 17. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی
  • 18. یادگیری عمیق در پیش‌بینی
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 20. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 21. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 22. مبانی پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
  • 23. انتخاب چارچوب مناسب برای پیاده‌سازی
  • 24. چارچوب‌های یادگیری ماشین محبوب
  • 25. TensorFlow و Keras
  • 26. PyTorch
  • 27. انتخاب چارچوب MARL
  • 28. OpenAI Gym و PettingZoo
  • 29. DeepMind Lab
  • 30. Unity ML-Agents
  • 31. مفاهیم اساسی در MARL
  • 32. فضای حالت و عمل در MARL
  • 33. تابع پاداش در MARL
  • 34. تابع ارزش در MARL
  • 35. سیاست در MARL
  • 36. الگوریتم‌های MARL
  • 37. Q-learning در MARL
  • 38. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 39. Policy Gradients در MARL
  • 40. Actor-Critic Methods در MARL
  • 41. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 42. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 43. کشف سیاست‌های مشترک در MARL
  • 44. یادگیری سیاست‌های توزیع‌شده
  • 45. تکنیک‌های هماهنگ‌سازی عامل‌ها
  • 46. مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 47. یادگیری مبتنی بر مدل در MARL
  • 48. یادگیری بدون مدل در MARL
  • 49. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 50. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 51. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در MARL
  • 52. ادغام مدل‌های پیش‌بینی با MARL
  • 53. استفاده از RNN/LSTM برای پیش‌بینی وضعیت آینده
  • 54. استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی پاداش
  • 55. پیش‌بینی رفتار عامل‌های دیگر
  • 56. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی برای بهبود سیاست
  • 57. بهینه‌سازی تابع پاداش با پیش‌بینی
  • 58. پیش‌بینی موفقیت یا شکست در محیط
  • 59. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 60. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی چند عاملی
  • 61. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های MARL
  • 62. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 63. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 64. حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های MARL
  • 65. کاربردهای عملی MARL
  • 66. محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 67. بازی‌ها و سرگرمی
  • 68. رباتیک و اتوماسیون
  • 69. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. مدیریت ترافیک
  • 71. شبکه‌های هوشمند
  • 72. مدیریت منابع
  • 73. مالی و اقتصادی (با چارچوب اسلامی)
  • 74. کشاورزی هوشمند
  • 75. پروژه‌های پایلوت MARL
  • 76. طراحی محیط‌های آزمایشی
  • 77. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 78. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
  • 79. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 80. مقایسه الگوریتم‌های مختلف
  • 81. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 82. مشکلات و چالش‌های رایج در MARL
  • 83. ناپایداری یادگیری
  • 84. مشکل مسابقه تسلیحاتی (Arms Race)
  • 85. عدم قطعیت محیط
  • 86. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 87. آینده پژوهش در MARL
  • 88. هوش مصنوعی عمومی چند عاملی
  • 89. یادگیری تقویتی با نظارت انسانی
  • 90. MARL برای سیستم‌های پیچیده
  • 91. MARL در دنیای واقعی
  • 92. توسعه چارچوب‌های جدید MARL
  • 93. استانداردسازی در MARL
  • 94. همکاری با متخصصان حوزه‌های مختلف
  • 95. آموزش و توسعه منابع MARL
  • 96. اهمیت چارچوب اسلامی در پیاده‌سازی
  • 97. تطبیق با قوانین بانکداری بدون ربا
  • 98. مدل‌سازی تعاملات اقتصادی اسلامی
  • 99. کاربرد در مدیریت سرمایه‌های حلال
  • 100. پیاده‌سازی در سیستم‌های مالی اسلامی

📚 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.