اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای تعاملات پیچیده

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای تعاملات پیچیده

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست تعاملات پیچیده عامل هوشمند هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی پیشرفته 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 یادگیری تقویتی چندعامله: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست برای تعاملات پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. پاداش و تابع ارزش
  • 5. حالت، عمل و سیاست
  • 6. فضای حالت و عمل
  • 7. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 8. معادلات بلمن
  • 9. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 10. یادگیری Q
  • 11. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 12. پیشرفت‌های DQN
  • 13. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 14. تفاوت یادگیری مبتنی بر سیاست و ارزش
  • 15. گرادیان سیاست
  • 16. الگوریتم REINFORCE
  • 17. یادگیری Actor-Critic
  • 18. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 19. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 20. یادگیری چندعامله
  • 21. چالش‌های یادگیری چندعامله
  • 22. همکاری و رقابت در چندعامله
  • 23. هماهنگی عامل‌ها
  • 24. بازی‌های جمعی
  • 25. بازی‌های صفر و یک
  • 26. بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 27. مدل‌های فضای حالت مشترک
  • 28. مدل‌های فضای حالت تفکیک‌شده
  • 29. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی
  • 30. یادگیری سیاست مشترک
  • 31. یادگیری سیاست‌های تفکیک‌شده
  • 32. مدل‌های Actor-Critic چندعامله
  • 33. گرادیان سیاست مشترک
  • 34. گرادیان سیاست تفکیک‌شده
  • 35. الگوریتم MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 36. MADDPG در محیط‌های همکاری
  • 37. MADDPG در محیط‌های رقابتی
  • 38. MADDPG در محیط‌های مختلط
  • 39. الگوریتم QMIX (Q-learning for Mixed Cooperative-Inverse Reinforcement Learning)
  • 40. QMIX برای محیط‌های همکاری
  • 41. QMIX برای محیط‌های مختلط
  • 42. الگوریتم VDN (Value Decomposition Networks)
  • 43. VDN در محیط‌های همکاری
  • 44. VDN در محیط‌های مختلط
  • 45. یادگیری تقویتی با ارتباطات
  • 46. ارتباطات صریح بین عامل‌ها
  • 47. ارتباطات ضمنی بین عامل‌ها
  • 48. شبکه‌های ارتباطی
  • 49. الگوریتم‌های مبتنی بر توجه
  • 50. توجه در یادگیری چندعامله
  • 51. مکانیزم‌های توجه برای عامل‌ها
  • 52. یادگیری تقویتی با محیط‌های پویا
  • 53. تغییرات در محیط
  • 54. تطابق عامل‌ها با تغییرات
  • 55. یادگیری تقویتی با اطلاعات ناقص
  • 56. حسگرهای نامطمئن
  • 57. عدم قطعیت در مشاهدات
  • 58. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های ارتباطی
  • 59. پهنای باند محدود
  • 60. تأخیر در ارتباطات
  • 61. یادگیری تقویتی با مقیاس‌پذیری بالا
  • 62. تعداد زیاد عامل‌ها
  • 63. تعداد زیاد حالت‌ها و اعمال
  • 64. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 65. کنترل گروهی ربات‌ها
  • 66. هماهنگی ربات‌ها برای وظایف
  • 67. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 68. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 69. بهینه‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 70. یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند
  • 71. مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند
  • 72. پیش‌بینی تقاضا در شبکه‌های هوشمند
  • 73. یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
  • 74. تصمیم‌گیری در ترافیک
  • 75. هماهنگی خودروهای خودران
  • 76. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 77. استراتژی‌های پیچیده در بازی‌ها
  • 78. یادگیری از حریفان
  • 79. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 80. یادگیری در محیط‌های با پاداش کم
  • 81. استراتژی‌های اکتشاف
  • 82. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 83. عامل‌هایی با قابلیت‌های متفاوت
  • 84. یادگیری تقویتی با اهداف چندگانه
  • 85. بهینه‌سازی چندین معیار
  • 86. مدیریت تعارض اهداف
  • 87. یادگیری تقویتی با تعمیم‌پذیری
  • 88. یادگیری در محیط‌های جدید
  • 89. سازگاری با شرایط نادیده
  • 90. یادگیری تقویتی با قابلیت تفسیر
  • 91. درک تصمیمات عامل‌ها
  • 92. ارزیابی سیاست‌ها
  • 93. اعتبارسنجی الگوریتم‌های چندعامله
  • 94. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 95. مقایسه الگوریتم‌ها
  • 96. کاربرد عملی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 97. مطالعات موردی موفق
  • 98. چالش‌های پیاده‌سازی
  • 99. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 100. روندهای تحقیقاتی جدید

📚 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.