اکسپرس 24
کتاب شبکه‌های عصبی بازگشتی در افق یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب شبکه‌های عصبی بازگشتی در افق یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL RNN شبکه‌های عصبی شبکه‌های عصبی بازگشتی عامل‌های هوشمند هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق 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 شبکه‌های عصبی بازگشتی در افق یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و سیاست عامل
  • 5. مدل‌های فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 6. تعمیم MDP به محیط‌های چندعامله
  • 7. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 8. تعریف عامل‌ها، محیط و تعاملات
  • 9. انواع تعاملات بین عامل‌ها: همکاری، رقابت، مختلط
  • 10. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 11. عدم ایستایی محیط از دیدگاه یک عامل
  • 12. پیچیدگی فزاینده فضای حالت-عمل
  • 13. مسئله هماهنگی و همگرایی
  • 14. دیدگاه‌های موجود در MARL
  • 15. رویکردهای متمرکز (Centralized)
  • 16. رویکردهای غیرمتمرکز (Decentralized)
  • 17. رویکردهای ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 19. کاربرد RNN در مدل‌سازی توالی‌ها
  • 20. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت-بلندمدت (LSTM)
  • 21. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 22. مزایای RNN برای داده‌های ترتیبی در MARL
  • 23. کاربرد RNN در شبکه‌های عصبی عمیق یادگیرنده عامل (Deep RL)
  • 24. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning - DRL)
  • 25. الگوریتم‌های پایه DRL
  • 26. شبکه‌های عصبی عمیق در MARL
  • 27. استفاده از RNN در شبکه‌های عصبی عامل (Actor-Critic)
  • 28. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 29. مدل‌های Actor-Critic متمرکز
  • 30. مدل‌های Actor-Critic غیرمتمرکز
  • 31. شبکه‌های عصبی بازگشتی در معماری Actor-Critic
  • 32. یادگیری سیاست متقابل عامل‌ها (Multi-Agent Policy Gradient)
  • 33. الگوریتم‌های Policy Gradient برای چندین عامل
  • 34. تکنیک‌های بهبود گرادیان سیاست در MARL
  • 35. استفاده از RNN برای یادگیری سیاست‌های پیچیده
  • 36. یادگیری ارزش-عمل متقابل عامل‌ها (Multi-Agent Value-Based)
  • 37. الگوریتم‌های Q-Learning برای چندین عامل
  • 38. تکامل Q-Learning به سمت شبکه‌های عصبی
  • 39. کاربرد RNN در شبکه‌های Q-Learning چندعامله
  • 40. روش‌های یادگیری بازی‌های مجموع-صفر (Zero-Sum Games)
  • 41. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 42. الگوریتم‌های مبتنی بر تعادل نش در MARL
  • 43. استفاده از RNN برای یافتن تعادل در بازی‌های پویا
  • 44. یادگیری بازی‌های مجموع-غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 45. همکاری و هماهنگی بین عامل‌ها
  • 46. استراتژی‌های یادگیری مبتنی بر همکاری
  • 47. کاربرد RNN در مدل‌سازی همکاری‌های پیچیده
  • 48. رقابت بین عامل‌ها و رویکردهای رقابتی
  • 49. چالش‌های رقابت ناپایدار
  • 50. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر رقابت
  • 51. استفاده از RNN برای پیش‌بینی حرکات عامل رقیب
  • 52. بازی‌های چندنفره و کاربردهای آن
  • 53. شبیه‌سازی بازی‌های چندنفره با MARL
  • 54. کاربرد MARL با RNN در رباتیک
  • 55. کاربرد MARL با RNN در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 56. کاربرد MARL با RNN در مدیریت ترافیک
  • 57. کاربرد MARL با RNN در شبکه‌های هوشمند
  • 58. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Observational Learning)
  • 59. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 60. استفاده از RNN در یادگیری تقلیدی چندعامله
  • 61. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 62. یادگیری مدل محیط با شبکه‌های بازگشتی
  • 63. استفاده از مدل آموخته شده برای برنامه‌ریزی
  • 64. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-Free MARL)
  • 65. مقایسه رویکردهای مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 66. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق بازگشتی (DRRN)
  • 67. معماری‌های پیشرفته DRRN
  • 68. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL با RNN
  • 69. سناریوهای شبیه‌سازی استاندارد برای MARL
  • 70. معیارهای ارزیابی و سنجش موفقیت
  • 71. تحلیل پایداری و همگرایی الگوریتم‌ها
  • 72. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL با RNN
  • 73. راهکارهای بهبود مقیاس‌پذیری
  • 74. روش‌های کاهش بعد در MARL
  • 75. یادگیری تقویتی با عامل‌های محدود
  • 76. کاربرد RNN در عامل‌های با حافظه محدود
  • 77. مباحث پیشرفته در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 79. استراتژی‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 80. استراتژی‌های بهره‌برداری (Exploitation) در MARL
  • 81. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا و غیرایستا
  • 82. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت
  • 83. استفاده از شبکه‌های عصبی بیزی در MARL
  • 84. کاربرد RNN در تخمین عدم قطعیت
  • 85. نظریه بازی‌های تکاملی (Evolutionary Game Theory)
  • 86. ارتباط بین MARL و نظریه بازی‌های تکاملی
  • 87. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی در MARL
  • 88. آموزش عامل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 89. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 90. کاربرد RNN در انتقال دانش بین عامل‌ها
  • 91. یادگیری تقویتی با عامل‌های انسان‌نما
  • 92. اخلاق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 93. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های MARL
  • 94. مباحث نوین و روندهای آینده در MARL
  • 95. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و بازگشتی در MARL
  • 96. کاربرد توجه (Attention) در معماری‌های MARL
  • 97. یادگیری تقویتی با پاداش‌های اجتماعی
  • 98. مدل‌سازی رفتار انسانی با MARL
  • 99. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 100. یادگیری تقویتی در رباتیک همکار

📚 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.