کتاب کاربرد عملی تکنیک‌های ضد قفل شدن در یادگیری تقویتی چندعامله

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 کاربرد عملی تکنیک‌های ضد قفل شدن در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مشکل قفل شدن (Locking Problem)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. تابع پاداش و اهمیت آن در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 7. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 8. یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری تقویتی با مدل
  • 12. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 13. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 14. الگوریتم‌های SARSA
  • 15. الگوریتم‌های Policy Gradients
  • 16. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 17. مفاهیم ضد قفل شدن (Anti-Locking) در یادگیری تقویتی
  • 18. اهمیت جلوگیری از قفل شدن در عامل‌های هوشمند
  • 19. طبقه‌بندی تکنیک‌های ضد قفل شدن
  • 20. تکنیک‌های مبتنی بر تنوع در اکتشاف
  • 21. افزایش تصادفی بودن در اکتشاف
  • 22. استفاده از نویز در عمل
  • 23. تکنیک‌های مبتنی بر پاداش‌های افزوده
  • 24. پاداش‌های اکتشافی
  • 25. پاداش‌های بر اساس کنجکاوی
  • 26. پاداش‌های مبتنی بر عدم قطعیت
  • 27. تکنیک‌های مبتنی بر ساختار محیط
  • 28. تقسیم‌بندی فضای حالت
  • 29. استفاده از اطلاعات پیشین
  • 30. تکنیک‌های مبتنی بر معماری عامل
  • 31. معماری‌های سلسله مراتبی
  • 32. استفاده از حافظه در عامل
  • 33. تکنیک‌های مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری
  • 34. انواع مختلف Q-Learning برای جلوگیری از قفل شدن
  • 35. تکنیک‌های پیشرفته SARSA
  • 36. بهبود Policy Gradients برای جلوگیری از قفل شدن
  • 37. الگوریتم‌های Actor-Critic مقاوم در برابر قفل شدن
  • 38. یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 39. مفاهیم پایه در MARL
  • 40. چالش‌های همگام‌سازی در MARL
  • 41. مدل‌های همکارانه در MARL
  • 42. مدل‌های رقیب در MARL
  • 43. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 44. تکنیک‌های ضد قفل شدن در MARL
  • 45. همکاری عامل‌ها برای جلوگیری از قفل شدن
  • 46. رقابت عامل‌ها و تأثیر آن بر قفل شدن
  • 47. تکنیک‌های اکتشاف مشترک در MARL
  • 48. تکنیک‌های پاداش‌دهی مشترک در MARL
  • 49. تکنیک‌های یادگیری سیاست مشترک در MARL
  • 50. کاربرد تکنیک‌های ضد قفل شدن در بازی‌های تک‌نفره
  • 51. بازی‌های تخته‌ای استراتژیک
  • 52. بازی‌های شبیه‌سازی شده
  • 53. کاربرد تکنیک‌های ضد قفل شدن در بازی‌های چندنفره
  • 54. بازی‌های تیمی
  • 55. بازی‌های رقابتی
  • 56. کاربرد تکنیک‌های ضد قفل شدن در رباتیک
  • 57. کنترل ربات‌های متحرک
  • 58. کنترل بازوهای رباتیک
  • 59. کاربرد تکنیک‌های ضد قفل شدن در سیستم‌های توزیع شده
  • 60. مدیریت منابع در سیستم‌های ابری
  • 61. کنترل ترافیک هوشمند
  • 62. کاربرد تکنیک‌های ضد قفل شدن در اقتصاد و مالی
  • 63. بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری
  • 64. مدل‌سازی بازارهای مالی
  • 65. کاربرد تکنیک‌های ضد قفل شدن در سلامت
  • 66. تشخیص بیماری با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 67. بهینه‌سازی درمان
  • 68. ارزیابی تکنیک‌های ضد قفل شدن
  • 69. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 70. مقایسه تکنیک‌های مختلف
  • 71. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 72. پیاده‌سازی عملی تکنیک‌های ضد قفل شدن
  • 73. انتخاب چارچوب‌های یادگیری تقویتی
  • 74. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 75. بهینه‌سازی کد برای عملکرد
  • 76. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 77. عدالت و انصاف در سیستم‌های هوشمند
  • 78. شفافیت و قابلیت تفسیر
  • 79. امنیت و پایداری سیستم‌های هوشمند
  • 80. آینده پژوهش در تکنیک‌های ضد قفل شدن
  • 81. روش‌های نوین اکتشاف
  • 82. یادگیری تقویتی با عامل‌های نامعلوم
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 84. کاربردهای نوظهور یادگیری تقویتی چند عامله
  • 85. سیستم‌های خودمختار هوشمند
  • 86. شبکه‌های رباتیک
  • 87. هوش مصنوعی در صنعت
  • 88. پروژه‌های عملی با استفاده از تکنیک‌های ضد قفل شدن
  • 89. طراحی یک عامل بازی
  • 90. پیاده‌سازی یک سیستم رباتیک ساده
  • 91. شبیه‌سازی یک سناریوی اقتصادی
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای آینده

📚 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.