اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی پارامترهای طراحی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب بهینه‌سازی پارامترهای طراحی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی پارامتر بهینه‌سازی طراحی تحقیق عملیات طراحی محصول مهندسی نرم‌افزار هوش مصنوعی 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 بهینه‌سازی پارامترهای طراحی با استفاده از رویکردهای یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای طراحی محصول

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. تعریف عامل و محیط در سیستم‌های چندعامله
  • 3. مدل‌سازی تعاملات بین عامل‌ها
  • 4. انواع اهداف در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. مفاهیم هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها
  • 6. ماتریس پاداش در بازی‌های چندعامله
  • 7. تعادل نش در بازی‌های تکراری
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 9. یادگیری Q
  • 10. یادگیری Deep Q Network (DQN)
  • 11. یادگیری Actor-Critic
  • 12. مدل‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 15. عدم ایستایی محیط
  • 16. عدم قطعیت پاداش‌ها
  • 17. نیاز به هماهنگی
  • 18. پیچیدگی محاسباتی
  • 19. روش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. روش‌های مبتنی بر ارزش (Value-based)
  • 21. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 22. روش‌های ترکیبی
  • 23. روش‌های متمرکز (Centralized)
  • 24. روش‌های غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 25. روش‌های نیمه‌متمرکز (Semi-centralized)
  • 26. یادگیری مستقل عامل‌ها (Independent Learners)
  • 27. محدودیت‌های یادگیری مستقل عامل‌ها
  • 28. یادگیری Q مستقل
  • 29. یادگیری سیاست مستقل
  • 30. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-based)
  • 31. تخمین مدل محیط
  • 32. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 33. روش‌های مبتنی بر بازی (Game-theoretic)
  • 34. کاربرد نظریه بازی‌ها در یادگیری چندعامله
  • 35. طراحی پاداش برای هماهنگی
  • 36. طراحی تابع پاداش مشترک
  • 37. طراحی تابع پاداش مجزا
  • 38. ملاحظات اخلاقی در طراحی پاداش
  • 39. یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 40. کنترل ترافیک هوایی
  • 41. مدیریت منابع انرژی
  • 42. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 43. بازی‌های هوشمند
  • 44. شبکه‌های سنسور
  • 45. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی پارامترها
  • 46. شناسایی پارامترهای مهم در طراحی
  • 47. تعریف فضای پارامترها
  • 48. تعریف تابع هدف برای بهینه‌سازی
  • 49. انتخاب عامل‌ها و نقش آن‌ها
  • 50. آموزش عامل‌ها برای یافتن پارامتر بهینه
  • 51. ارزیابی عملکرد پارامترهای یافت شده
  • 52. مثال‌های کاربردی در مهندسی
  • 53. بهینه‌سازی طراحی سازه
  • 54. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های مخابراتی
  • 55. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 56. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های کنترل صنعتی
  • 57. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 58. انتخاب چارچوب نرم‌افزاری مناسب
  • 59. آماده‌سازی داده‌های آموزشی
  • 60. تنظیم ابرپارامترهای الگوریتم
  • 61. نظارت بر فرآیند آموزش
  • 62. ارزیابی و تحلیل نتایج
  • 63. ملاحظات عملیاتی
  • 64. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 65. سرعت همگرایی
  • 66. پایداری فرآیند آموزش
  • 67. حساسیت به نویز
  • 68. روش‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 69. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات
  • 70. طراحی پروتکل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 71. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 72. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 73. یادگیری تقویتی چندعامله با حافظه
  • 74. یادگیری تقویتی چندعامله با اولویت‌دهی به تجربیات
  • 75. یادگیری تقویتی چندعامله برای مسائل با فضاهای حالت و عمل بزرگ
  • 76. روش‌های کاهش ابعاد
  • 77. تکنیک‌های نمونه‌برداری
  • 78. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های ناظر
  • 79. یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد یادگیری انتقالی
  • 80. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 81. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 82. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 83. مقایسه با روش‌های کلاسیک
  • 84. مسائل چالش‌برانگیز در آینده
  • 85. کاربرد در سیستم‌های پیچیده و پویا
  • 86. توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر
  • 87. تضمین ایمنی و قابلیت اطمینان
  • 88. یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های خودکار
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 90. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 91. بهینه‌سازی معماری شبکه‌های عصبی
  • 92. بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها
  • 93. یادگیری تقویتی چندعامله در پردازش زبان طبیعی
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله در بینایی ماشین
  • 95. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 96. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری ماشین
  • 97. بهینه‌سازی ابرپارامترهای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 98. بهینه‌سازی انتخاب ویژگی
  • 99. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های پیش‌بینی
  • 100. کاربرد در بهینه‌سازی پارامترهای طراحی سیستم‌های مهندسی

📚 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.