اکسپرس 24
کتاب مقیاس‌پذیری عامل مستقل در سیستم‌های بزرگ یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب مقیاس‌پذیری عامل مستقل در سیستم‌های بزرگ یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL مقیاس‌پذیر روش‌های عامل مستقل سیستم‌های بزرگ MARL کاربرد MARL مقیاس‌پذیری عامل مستقل هوش مصنوعی توزیع‌شده هوش مصنوعی عامل یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی عامل یادگیری ماشین عامل

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 مقیاس‌پذیری عامل مستقل در سیستم‌های بزرگ یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Agent Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل مستقل
  • 3. مدل‌سازی محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن
  • 5. فضای حالت و عمل عامل مستقل
  • 6. مشاهده‌پذیری در سیستم‌های چندعامله
  • 7. مفاهیم هماهنگی و رقابت
  • 8. تعادل نش در بازی‌ها
  • 9. مفهوم تعادل کوهین در بازی‌ها
  • 10. یادگیری مبتنی بر مدل در سیستم‌های چندعامله
  • 11. یادگیری بدون مدل در سیستم‌های چندعامله
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 13. Q-Learning برای عامل مستقل
  • 14. Deep Q-Networks (DQN) برای عامل مستقل
  • 15. Policy Gradients برای عامل مستقل
  • 16. Actor-Critic Methods برای عامل مستقل
  • 17. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری در سیستم‌های چندعامله
  • 18. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های بزرگ
  • 19. معرفی مفهوم مقیاس‌پذیری عامل مستقل
  • 20. تأثیر ابعاد فضای حالت و عمل
  • 21. تأثیر تعداد عامل‌ها بر مقیاس‌پذیری
  • 22. روش‌های موازی‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 23. موازی‌سازی داده‌ها
  • 24. موازی‌سازی مدل
  • 25. معماری‌های شبکه‌های عصبی مقیاس‌پذیر
  • 26. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 27. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 28. استفاده از شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 29. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 30. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 31. تکنیک‌های کاهش ابعاد مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 32. یادگیری نمایش (Representation Learning)
  • 33. یادگیری نمایش مشترک
  • 34. یادگیری نمایش تفکیک‌شده
  • 35. تکنیک‌های تقریب تابع ارزش
  • 36. تقریب تابع ارزش با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 37. تقریب تابع ارزش با درخت‌های تصمیم
  • 38. تقریب تابع ارزش با ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 39. روش‌های مبتنی بر نمونه‌برداری
  • 40. نمونه‌برداری اهمیت (Importance Sampling)
  • 41. نمونه‌برداری ترجیحی (Experience Replay)
  • 42. تکنیک‌های کاهش حافظه
  • 43. فشرده‌سازی حالت
  • 44. کوانتیزاسیون حالت
  • 45. روش‌های مبتنی بر مدل‌های ساده‌تر
  • 46. یادگیری مدل‌های گرافیکی
  • 47. یادگیری مدل‌های مارکوف پنهان
  • 48. یادگیری مدل‌های پویایی خطی
  • 49. روش‌های مبتنی بر توابع تقریب خطی
  • 50. توابع پایه شعاعی (RBFs)
  • 51. توابع پایه چندجمله‌ای
  • 52. روش‌های مبتنی بر اکتشاف
  • 53. روش‌های اکتشاف مبتنی بر آنتروپی
  • 54. روش‌های اکتشاف مبتنی بر پاداش افزوده
  • 55. روش‌های اکتشاف مبتنی بر عدم قطعیت
  • 56. مقیاس‌پذیری در محیط‌های پویا
  • 57. تغییرات محیطی
  • 58. سازگاری با تغییرات
  • 59. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 60. تکنیک‌های مهندسی پاداش
  • 61. یادگیری تقویتی با یادگیری سلسله‌مراتبی
  • 62. سطوح انتزاعی در یادگیری سلسله‌مراتبی
  • 63. استفاده از اهداف فرعی
  • 64. یادگیری تقویتی با عامل‌های غیرهمگن
  • 65. تفاوت در قابلیت‌های عامل‌ها
  • 66. طراحی استراتژی برای عامل‌های غیرهمگن
  • 67. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 68. روش‌های ارتباطی صریح
  • 69. روش‌های ارتباطی ضمنی
  • 70. یادگیری تقویتی با عامل‌های قابل مشاهده محدود
  • 71. تکنیک‌های عامل‌های مخفی (Hidden Agents)
  • 72. استفاده از فیلتر کالمن
  • 73. استفاده از فیلتر ذرات
  • 74. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های با تعداد عامل‌های متغیر
  • 75. افزایش و کاهش تعداد عامل‌ها
  • 76. انطباق با تغییرات در تعداد عامل‌ها
  • 77. ارزیابی عملکرد در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 78. معیارهای ارزیابی مقیاس‌پذیری
  • 79. سناریوهای ارزیابی
  • 80. مطالعات موردی در مقیاس‌پذیری
  • 81. رباتیک چندعامله
  • 82. سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند
  • 83. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 84. بازی‌های استراتژیک چندنفره
  • 85. پیشرفت‌های اخیر در مقیاس‌پذیری عامل مستقل
  • 86. روش‌های یادگیری عمیق پیشرفته
  • 87. تکنیک‌های یادگیری تقویتی ترکیبی
  • 88. آینده مقیاس‌پذیری در سیستم‌های بزرگ
  • 89. چالش‌های باز و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده
  • 90. نکات مهم در پیاده‌سازی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 91. مدیریت منابع محاسباتی
  • 92. دیباگینگ و آزمون سیستم‌های بزرگ
  • 93. اصول اخلاقی در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
  • 94. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 95. حریم خصوصی در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله

📚 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.