اکسپرس 24
کتاب PyMARL: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکار و رقابتی

کتاب PyMARL: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکار و رقابتی

تگ‌ها: MARL PyMARL هوش مصنوعی هوش مصنوعی رقابتی هوش مصنوعی همکار یادگیری تقویتی 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: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکار و رقابتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکار و رقابتی
  • 2. مفاهیم پایه هوش مصنوعی
  • 3. مبانی یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری تقویتی: اصول اولیه
  • 5. عوامل هوشمند و محیط
  • 6. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDPs)
  • 7. پویایی سیستم‌های چند عاملی
  • 8. نظریه بازی‌ها و کاربردهای آن
  • 9. مدل‌های بازی‌های همکارانه
  • 10. مدل‌های بازی‌های رقابتی
  • 11. مدل‌های بازی‌های ترکیبی
  • 12. مقدمه‌ای بر PyMARL
  • 13. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 14. ساختار کلی PyMARL
  • 15. محیط‌های شبیه‌سازی در PyMARL
  • 16. ساخت محیط‌های ساده
  • 17. محیط‌های استاندارد PyMARL
  • 18. عوامل در PyMARL
  • 19. انواع عوامل
  • 20. پیاده‌سازی عوامل ساده
  • 21. عوامل مبتنی بر سیاست
  • 22. عوامل مبتنی بر ارزش
  • 23. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک عاملی
  • 24. Q-Learning
  • 25. SARSA
  • 26. Deep Q-Networks (DQN)
  • 27. یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 28. چالش‌های MARL
  • 29. همکاری در سیستم‌های چند عاملی
  • 30. تعیین اهداف مشترک
  • 31. هماهنگی بین عوامل
  • 32. الگوریتم‌های همکاری
  • 33. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 34. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 35. QMIX
  • 36. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 37. رقابت در سیستم‌های چند عاملی
  • 38. استراتژی‌های رقابتی
  • 39. تعادل نش
  • 40. بازی‌های صفر و مجموع
  • 41. الگوریتم‌های رقابت
  • 42. Policy Mirror Descent
  • 43. Nash Q-Learning
  • 44. یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 45. استراتژی‌های ترکیبی
  • 46. مدیریت تعارض
  • 47. بهینه‌سازی مشترک
  • 48. کاربردها در دنیای واقعی
  • 49. رباتیک و اتوماسیون
  • 50. مدیریت ترافیک
  • 51. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 52. بازی‌های استراتژیک
  • 53. شبکه‌های هوشمند
  • 54. مدیریت منابع
  • 55. تخصیص منابع در سیستم‌های چند عاملی
  • 56. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 57. یادگیری از تعاملات
  • 58. فرهنگ‌سازی در عوامل
  • 59. مدل‌سازی رفتار
  • 60. پیش‌بینی رفتار عامل دیگر
  • 61. یادگیری با ناظر در MARL
  • 62. یادگیری بدون ناظر در MARL
  • 63. یادگیری نیمه‌نظارتی در MARL
  • 64. یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
  • 65. یادگیری تقویتی با پاداش‌های توزیع‌شده
  • 66. یادگیری تقویتی با پاداش‌های متمرکز
  • 67. پیمایش در محیط‌های پیچیده
  • 68. شناسایی و رفع عدم قطعیت
  • 69. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 70. مدیریت عدم قطعیت در تصمیم‌گیری
  • 71. کارایی الگوریتم‌ها
  • 72. مقایسه الگوریتم‌ها
  • 73. ارزیابی عملکرد
  • 74. معیارهای سنجش
  • 75. بهینه‌سازی پارامترها
  • 76. تنظیم ابرپارامترها
  • 77. تنظیم معماری شبکه
  • 78. استفاده از PyMARL برای پروژه‌های پیشرفته
  • 79. طراحی سناریوهای پیچیده
  • 80. پیاده‌سازی عوامل سفارشی
  • 81. ادغام با سایر کتابخانه‌ها
  • 82. اخلاق در هوش مصنوعی همکار و رقابتی
  • 83. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های چند عاملی
  • 84. شفافیت در تصمیم‌گیری عوامل
  • 85. سوگیری در الگوریتم‌های MARL
  • 86. آموزش و توسعه مهارت‌های MARL
  • 87. مطالعه مقالات پیشرو
  • 88. شرکت در مسابقات و چالش‌ها
  • 89. کاربردهای تجاری MARL
  • 90. آینده هوش مصنوعی همکار و رقابتی
  • 91. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 92. چالش‌های آینده
  • 93. تأثیر بر جوامع
  • 94. نکات مهم در پیاده‌سازی
  • 95. اشکال‌زدایی در سیستم‌های چند عاملی
  • 96. بهینه‌سازی حافظه و محاسبات
  • 97. انتخاب محیط مناسب
  • 98. انتخاب الگوریتم مناسب
  • 99. مقدمه‌ای بر مدل‌های پاداش
  • 100. طراحی پاداش‌های مؤثر

📚 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.