اکسپرس 24
کتاب پیشرفت‌های نوین در یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار

کتاب پیشرفت‌های نوین در یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار

تگ‌ها: MARL تحقیق هوش مصنوعی عامل های همکار هوش مصنوعی پیشرفته هوش مصنوعی همکار یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چند عامله یادگیری تقویتی همکار 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 پیشرفت‌های نوین در یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مباحث پژوهشی روز در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 3. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 4. روش‌های ارزش‌گذاری حالت و عمل
  • 5. روش‌های مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 6. یادگیری تفاوت زمانی (TD Learning)
  • 7. کشف و اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 8. الگوریتم‌های Q-Learning و SARSA
  • 9. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در RL
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی در RL
  • 12. معرفی عامل‌های همکار (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 13. تفاوت‌های MARL با RL تک عاملی
  • 14. چالش‌های هماهنگی و رقابت در MARL
  • 15. مدل‌های فضای حالت مشترک در MARL
  • 16. مدل‌های فضای عمل مشترک در MARL
  • 17. مدل‌های فضای حالت و عمل مجزا در MARL
  • 18. مدل‌های عامل محور (Agent-Centric Models)
  • 19. مفاهیم بازی در MARL
  • 20. نظریه بازی‌های پویا
  • 21. تعادل نش و انواع آن
  • 22. بازی‌های مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 23. بازی‌های تعاونی و غیرتعاونی
  • 24. بازی‌های با اطلاعات کامل و ناقص
  • 25. تعریف مسائل MARL
  • 26. تابع پاداش در سیستم‌های چند عاملی
  • 27. طراحی تابع پاداش برای هماهنگی
  • 28. طراحی تابع پاداش برای رقابت
  • 29. مشکلات پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 30. روش‌های یادگیری هماهنگ
  • 31. یادگیری عامل‌های مستقل (Independent Learners)
  • 32. مزایا و معایب یادگیری مستقل
  • 33. یادگیری با عامل‌های مرکزی و منتقدان محیطی (Centralized Training with Decentralized Execution - CTDE)
  • 34. معماری‌های CTDE
  • 35. یادگیری مبتنی بر نمایش مشترک (Shared Representation Learning)
  • 36. یادگیری مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده (Learner Agents)
  • 37. یادگیری مبتنی بر منتقدان (Critic Agents)
  • 38. اتصال عامل‌ها و منتقدان
  • 39. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 40. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 41. QMIX (Q-Learning for Cooperative MARL)
  • 42. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 43. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 44. یادگیری ارتباطات بین عامل‌ها
  • 45. روش‌های یادگیری ارتباطات پیام‌رسان
  • 46. شبکه‌های عصبی برای ارتباطات
  • 47. رمزگذاری و رمزگشایی پیام‌ها
  • 48. یادگیری زبان‌های مصنوعی
  • 49. تأثیر ارتباطات بر هماهنگی
  • 50. مسائل مقیاس‌پذیری در MARL
  • 51. افزایش تعداد عامل‌ها
  • 52. چالش‌های انفجار ترکیبی (Combinatorial Explosion)
  • 53. روش‌های مقیاس‌پذیر در MARL
  • 54. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های جهان (Model-Based MARL)
  • 55. یادگیری مدل جهان مشترک
  • 56. یادگیری مدل جهان مجزا
  • 57. استفاده از مدل‌های جهان برای برنامه‌ریزی
  • 58. کاربرد MARL در رباتیک
  • 59. هماهنگی ربات‌ها در انبارها
  • 60. ناوبری گروهی ربات‌ها
  • 61. بازی‌های چند نفره با عامل‌های هوشمند
  • 62. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 63. بهینه‌سازی ترافیک شهری با MARL
  • 64. سیستم‌های توصیه‌گر چند عاملی
  • 65. تحلیل و پیش‌بینی رفتار بازار با MARL
  • 66. کاربرد MARL در شبکه‌های حسگر هوشمند
  • 67. امنیت سایبری و دفاع در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 68. کنترل سیستم‌های قدرت با MARL
  • 69. مدل‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 70. مباحث پیشرفته در MARL
  • 71. یادگیری تقویتی با پاداش‌های اجتماعی
  • 72. یادگیری از طریق مشاهده (Imitation Learning) در MARL
  • 73. یادگیری تقویتی با قیاس (Analogy-Based RL)
  • 74. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت (Uncertainty in MARL)
  • 75. یادگیری تقویتی با عامل‌های غیر ایستا (Non-Stationary Environments)
  • 76. روش‌های تطبیقی در MARL
  • 77. یادگیری تقویتی با پاداش‌های چند هدفی
  • 78. بهینه‌سازی پاداش‌های چند عاملی
  • 79. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 80. معیارهای ارزیابی سیستم‌های چند عاملی
  • 81. شبیه‌سازهای استاندارد برای MARL
  • 82. آینده تحقیقات در MARL
  • 83. چالش‌های اخلاقی و امنیتی در MARL
  • 84. کاربردهای نوظهور MARL
  • 85. یادگیری تقویتی با عامل‌های انسان‌نما
  • 86. سیستم‌های خودکار و هوشمند در محیط‌های تعاملی
  • 87. یادگیری تقویتی در محاسبات ابری و لبه
  • 88. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 89. مدیریت منابع در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 90. شبکه‌های ارتباطی و مخابراتی هوشمند
  • 91. تحلیل احساسات و نظرات در شبکه‌های اجتماعی
  • 92. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خانگی
  • 93. سیستم‌های آموزشی تطبیقی مبتنی بر MARL
  • 94. کنترل ربات‌های صنعتی در خطوط تولید
  • 95. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با عامل‌های همکار
  • 96. مدل‌سازی رفتار تجمعی در سیستم‌های پیچیده
  • 97. یادگیری تقویتی برای بازی‌های استراتژیک در زمان واقعی
  • 98. طراحی الگوریتم‌های کارآمد برای MARL
  • 99. تجزیه و تحلیل نظری رفتار عامل‌های همکار
  • 100. مدل‌های ترکیبی در یادگیری تقویتی چند عاملی

📚 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.