اکسپرس 24
کتاب مدیریت برنامه مبتنی بر عامل: رویکردی نوین با MARL

کتاب مدیریت برنامه مبتنی بر عامل: رویکردی نوین با MARL

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های MARL بهینه‌سازی فرآیند سیستم‌های عامل عامل هوشمند مدیریت برنامه هوش مصنوعی هوش مصنوعی در مدیریت 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 مدیریت برنامه مبتنی بر عامل: رویکردی نوین با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت برنامه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر مدیریت برنامه مبتنی بر عامل
  • 2. مفاهیم پایه عامل های هوشمند
  • 3. اصول یادگیری تقویتی
  • 4. یادگیری تقویتی تک عامله
  • 5. محیط های عامل محور
  • 6. مدل های پاداش و جریمه
  • 7. تابع ارزش و سیاست
  • 8. الگوریتم های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 9. Q-Learning
  • 10. SARSA
  • 11. Policy Gradients
  • 12. Deep Q-Networks (DQN)
  • 13. Actor-Critic Methods
  • 14. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 15. چالش های MARL
  • 16. محیط های چند عامله
  • 17. تعامل بین عامل ها
  • 18. هماهنگی و رقابت بین عامل ها
  • 19. بازی های پویا و کاربردهای آن
  • 20. مقدمه ای بر نظریه بازی ها
  • 21. انواع بازی ها (همکارانه، غیرهمکارانه)
  • 22. تعادل نش
  • 23. کاربرد نظریه بازی ها در MARL
  • 24. مدل های عامل در MARL
  • 25. عامل های مستقل
  • 26. عامل های مرکزی
  • 27. عامل های نیمه مرکزی
  • 28. روش های یادگیری در MARL
  • 29. یادگیری مستقل
  • 30. یادگیری مشترک
  • 31. یادگیری عامل محور
  • 32. روش های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 33. روش های مبتنی بر عامل جداگانه (Decentralized Execution)
  • 34. روش های ترکیبی
  • 35. Deep MARL
  • 36. DQN در محیط های چند عامله
  • 37. Policy Gradients در MARL
  • 38. Actor-Critic در MARL
  • 39. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 40. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 41. QMIX
  • 42. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 43. اتصال عامل ها و ارتباطات
  • 44. مدل های ارتباطی عامل ها
  • 45. یادگیری ارتباطات
  • 46. ارتباطات پنهان
  • 47. ارتباطات صریح
  • 48. کاربرد MARL در رباتیک
  • 49. تیم ربات ها
  • 50. هماهنگی ربات ها
  • 51. ناوبری تیمی ربات ها
  • 52. کاربرد MARL در بازی ها
  • 53. استراتژی های بازی
  • 54. یادگیری در بازی های پیچیده
  • 55. بازی های شبیه سازی شده
  • 56. کاربرد MARL در سیستم های توزیع شده
  • 57. مدیریت منابع
  • 58. بهینه سازی شبکه
  • 59. کنترل ترافیک
  • 60. کاربرد MARL در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 61. مدل سازی رفتار عامل های اقتصادی
  • 62. استراتژی های معاملاتی
  • 63. تحلیل ریسک
  • 64. کاربرد MARL در سلامت و پزشکی
  • 65. مدیریت بیماری های مزمن
  • 66. تخصیص منابع درمانی
  • 67. تحلیل داده های پزشکی
  • 68. کاربرد MARL در سیستم های هوشمند شهری
  • 69. مدیریت انرژی
  • 70. بهینه سازی حمل و نقل شهری
  • 71. مدیریت زباله
  • 72. کاربرد MARL در علوم زیستی
  • 73. مدل سازی اکوسیستم ها
  • 74. پیش بینی رفتار حیوانات
  • 75. بهینه سازی فرآیندهای زیستی
  • 76. یادگیری تقویتی با پاداش های پراکنده
  • 77. روش های اکتشاف و بهره برداری
  • 78. یادگیری از تجربه
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش های منفی
  • 80. یادگیری تقویتی عمیق با حافظه
  • 81. حافظه بلند مدت کوتاه مدت (LSTM)
  • 82. شبکه های حافظه (Memory Networks)
  • 83. تکنیک های بهبود عملکرد در MARL
  • 84. Regularization
  • 85. Exploration Strategies
  • 86. Credit Assignment
  • 87. Multi-Agent Reinforcement Learning for Explainability
  • 88. Interpretable MARL Models
  • 89. Visualizing Agent Behavior
  • 90. Understanding Decision-Making Processes
  • 91. Ethical Considerations in MARL
  • 92. Bias and Fairness in MARL Systems
  • 93. Safety and Robustness of MARL Agents
  • 94. Regulatory Frameworks for AI and MARL
  • 95. Future Trends in MARL
  • 96. Emerging Architectures and Algorithms
  • 97. Applications in New Domains
  • 98. Human-MARL Collaboration
  • 99. MARL for Scientific Discovery
  • 100. MARL for Social Good

📚 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.