اکسپرس 24
کتاب طراحی و بهینه‌سازی Actor-Critic برای MARL

کتاب طراحی و بهینه‌سازی Actor-Critic برای MARL

تگ‌ها: Actor-Critic MARL بهینه‌سازی الگوریتم شبکه‌های عصبی عمیق طراحی عامل هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق 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 طراحی و بهینه‌سازی Actor-Critic برای MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Actor-Critic Methods

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 3. آشنایی با الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 4. اصول یادگیری تقویتی عمیق
  • 5. مدل‌های پایه Actor-Critic
  • 6. طراحی محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 7. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای MARL
  • 8. تابع پاداش در یادگیری تقویتی
  • 9. روش‌های گرادیان سیاست
  • 10. انتخاب تابع هدف برای Actor-Critic
  • 11. بهینه‌سازی پارامترهای Actor-Critic
  • 12. استراتژی‌های اکتشاف در MARL
  • 13. مدل‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل
  • 14. مفاهیم Game Theory در MARL
  • 15. بازی‌های با مجموع صفر و غیر صفر
  • 16. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 17. الگوریتم‌های حل بازی‌های چندعامله
  • 18. مواجهه با عدم قطعیت در MARL
  • 19. مدل‌سازی محیط‌های پویا
  • 20. یادگیری از تجربیات مشترک
  • 21. ارتباطات بین عامل‌ها در MARL
  • 22. استراتژی‌های ارتباطی عامل‌ها
  • 23. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 24. معماری‌های متمرکز و غیرمتمرکز
  • 25. قابلیت تعمیم در مدل‌های MARL
  • 26. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 27. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 28. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 29. استفاده از شبکه‌های کانولوشنال
  • 30. استفاده از شبکه‌های بازگشتی
  • 31. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTM)
  • 32. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 33. طراحی شبکه‌های Actor-Critic پیشرفته
  • 34. بهینه‌سازی تابع ارزش
  • 35. روش‌های نمونه‌برداری در Actor-Critic
  • 36. استفاده از تکنیک‌های Regularization
  • 37. جلوگیری از Overfitting
  • 38. مدیریت ناپایداری در آموزش
  • 39. تکنیک‌های تثبیت یادگیری
  • 40. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 41. استفاده از پیش‌بینی‌کننده‌های پاداش
  • 42. یادگیری تقویتی با هدف‌گذاری
  • 43. یادگیری مبتنی بر شیوه‌نامه
  • 44. یادگیری تقویتی با تفکیک وظایف
  • 45. یادگیری تقویتی با همکاری
  • 46. یادگیری تقویتی با رقابت
  • 47. یادگیری تقویتی با ترکیبی از همکاری و رقابت
  • 48. ارزیابی عملکرد مدل‌های MARL
  • 49. معیارهای سنجش در MARL
  • 50. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 51. بررسی پایداری مدل‌ها
  • 52. پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط‌های واقعی
  • 53. کاربرد Actor-Critic در رباتیک
  • 54. کاربرد Actor-Critic در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 55. کاربرد Actor-Critic در اقتصاد
  • 56. کاربرد Actor-Critic در شبکه‌های هوشمند
  • 57. کاربرد Actor-Critic در مدیریت ترافیک
  • 58. کاربرد Actor-Critic در بازی‌های کامپیوتری
  • 59. کاربرد Actor-Critic در بهینه‌سازی منابع
  • 60. کاربرد Actor-Critic در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. یادگیری تقویتی عمیق برای عامل‌های مستقل
  • 62. یادگیری تقویتی عمیق برای عامل‌های وابسته
  • 63. یادگیری تقویتی عمیق برای عامل‌های همکاری‌کننده
  • 64. یادگیری تقویتی عمیق برای عامل‌های رقیب
  • 65. معماری‌های Actor-Critic برای عامل‌های یادگیرنده
  • 66. طراحی توابع پاداش برای همکاری
  • 67. طراحی توابع پاداش برای رقابت
  • 68. تکنیک‌های یادگیری از تجربیات گذشته
  • 69. استفاده از Replay Buffer
  • 70. مدیریت داده‌های آموزشی
  • 71. کاهش نویز در گرادیان‌ها
  • 72. افزایش پایداری آموزش
  • 73. تکنیک‌های یادگیری ترجیحی
  • 74. یادگیری تقویتی با داده‌های برچسب‌گذاری شده
  • 75. یادگیری تقویتی با داده‌های بدون برچسب
  • 76. یادگیری تقویتی مبتنی بر مشاهده
  • 77. یادگیری تقویتی با مشاهدات ناقص
  • 78. یادگیری تقویتی با مشاهدات پیوسته
  • 79. یادگیری تقویتی با مشاهدات گسسته
  • 80. مدل‌های Actor-Critic با معماری‌های پیچیده
  • 81. بهینه‌سازی پاداش در محیط‌های پیچیده
  • 82. مدیریت پویایی محیط در MARL
  • 83. یادگیری سیاست‌های مؤثر در MARL
  • 84. تکنیک‌های انتقال یادگیری در MARL
  • 85. یادگیری تقویتی در سیستم‌های بزرگ مقیاس
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی MARL
  • 87. روش‌های ارزیابی پیشرفته در MARL
  • 88. نکات پیشرفته در طراحی Actor-Critic
  • 89. تحلیل نظری Actor-Critic
  • 90. مسائل اخلاقی در MARL
  • 91. مسائل امنیتی در MARL
  • 92. آینده پژوهی در Actor-Critic برای MARL
  • 93. مباحث پیشرفته در Game Theory برای MARL
  • 94. کاربرد تکنیک‌های یادگیری عمیق در MARL
  • 95. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل با شبکه عصبی
  • 96. بهینه‌سازی Actor-Critic برای عامل‌های هوشمند
  • 97. طراحی Actor-Critic برای سیستم‌های چندعامله
  • 98. یادگیری تقویتی برای ربات‌های همکار

📚 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.