اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی استراتژی‌ها در MARL با استفاده از روش‌های Policy Gradient پیشرفته

کتاب بهینه‌سازی استراتژی‌ها در MARL با استفاده از روش‌های Policy Gradient پیشرفته

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست بهینه‌سازی استراتژی روش‌های Policy Gradient هوش مصنوعی 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 بهینه‌سازی استراتژی‌ها در MARL با استفاده از روش‌های Policy Gradient پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. مفهوم عامل و محیط در RL
  • 4. تابع پاداش و هدف عامل
  • 5. حالت، عمل و سیاست در RL
  • 6. مدل‌های یادگیری تقویتی: مدل‌دار و بدون مدل
  • 7. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 8. یادگیری مبتنی بر ارزش و یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 9. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 10. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست: Policy Gradient
  • 11. مقدمه‌ای بر MARL و چالش‌های آن
  • 12. تفاوت MARL با RL تک عاملی
  • 13. مشکل عدم ایستا بودن محیط در MARL
  • 14. فضای حالت و عمل مشترک و مجزا
  • 15. مسائل هماهنگی و رقابت در MARL
  • 16. رویکردهای مرکزی و غیرمتمرکز در MARL
  • 17. معماری‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 18. مقدمه‌ای بر روش‌های Policy Gradient در MARL
  • 19. گرادیان سیاست برای یک عامل
  • 20. محاسبه گرادیان سیاست
  • 21. روش‌های Monte Carlo Policy Gradient
  • 22. روش‌های Actor-Critic
  • 23. مقدمه‌ای بر Actor-Critic در MARL
  • 24. اتصال Actor و Critic در MARL
  • 25. چالش‌های Actor-Critic در MARL
  • 26. روش‌های Advance Policy Gradient
  • 27. یادگیری سیاست‌های واکنشی (Reactive Policies)
  • 28. یادگیری سیاست‌های برنامه‌ریزی شده (Planned Policies)
  • 29. تکنیک‌های کاهش واریانس در Policy Gradient
  • 30. Baseline در Policy Gradient
  • 31. Adaptive Baseline
  • 32. Entropy Regularization
  • 33. معرفی روش‌های Policy Gradient پیشرفته برای MARL
  • 34. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
  • 35. Multi-Agent DDPG
  • 36. Factored DDPG
  • 37. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 38. COMA: طراحی و پیاده‌سازی
  • 39. مزایا و معایب COMA
  • 40. Multi-Agent Actor-Critic with Parameter Sharing
  • 41. Parameter Sharing در MARL
  • 42. مزایا و معایب Parameter Sharing
  • 43. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient with Centralized Training and Decentralized Execution (MADDPG)
  • 44. MADDPG: معماری و عملکرد
  • 45. کاربردهای MADDPG
  • 46. Reinforcement Learning with Opponent Modeling
  • 47. مدل‌سازی حریف در MARL
  • 48. تکنیک‌های مدل‌سازی حریف
  • 49. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 50. MAPPO: اصول و الگوریتم
  • 51. مقایسه MAPPO با سایر روش‌ها
  • 52. Learning Communication Protocols in MARL
  • 53. ارتباط بین عامل‌ها در MARL
  • 54. یادگیری پروتکل‌های ارتباطی
  • 55. Deep Reinforcement Learning for Cooperative Multi-Agent Systems
  • 56. سیستم‌های چندعاملی تعاونی
  • 57. کاربرد DRL در سیستم‌های تعاونی
  • 58. Multi-Agent Path Finding (MAPF)
  • 59. مسئله یافتن مسیر چندعاملی
  • 60. رویکردهای حل MAPF با MARL
  • 61. Multi-Agent Traffic Signal Control
  • 62. کنترل هوشمند چراغ‌های راهنمایی
  • 63. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 64. Robotics and Multi-Agent Control
  • 65. کنترل ربات‌های چندگانه
  • 66. کاربرد MARL در رباتیک
  • 67. Game Theory and Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 68. نظریه بازی‌ها و MARL
  • 69. مفاهیم نظریه بازی‌ها در MARL
  • 70. Combinatorial Game Theory and MARL
  • 71. نظریه بازی‌های ترکیبی
  • 72. کاربرد در MARL
  • 73. Multi-Agent Coordination and Cooperation
  • 74. هماهنگی و همکاری عامل‌ها
  • 75. روش‌های پیشرفته هماهنگی
  • 76. Multi-Agent Competition and Adversarial Learning
  • 77. رقابت و یادگیری خصمانه
  • 78. کاربرد در بازی‌ها
  • 79. Decentralized Partially Observable Markov Decision Processes (Dec-POMDPs)
  • 80. مدل Dec-POMDP
  • 81. روش‌های حل Dec-POMDP
  • 82. Communication Learning in Multi-Agent Systems
  • 83. یادگیری ارتباطات در سیستم‌های چندعاملی
  • 84. کاربردها و چالش‌ها
  • 85. Multi-Agent Reinforcement Learning for Resource Allocation
  • 86. تخصیص منابع با MARL
  • 87. مدل‌سازی و حل مسائل تخصیص منابع
  • 88. Multi-Agent Reinforcement Learning for Network Management
  • 89. مدیریت شبکه‌ها با MARL
  • 90. کاربرد در شبکه‌های مخابراتی و کامپیوتری
  • 91. Multi-Agent Reinforcement Learning for Recommender Systems
  • 92. سیستم‌های توصیه‌گر چندعاملی
  • 93. کاربرد در پلتفرم‌های آنلاین
  • 94. Multi-Agent Reinforcement Learning for Financial Trading
  • 95. معاملات مالی چندعاملی
  • 96. استراتژی‌های معاملاتی با MARL
  • 97. Multi-Agent Reinforcement Learning for Robotics Swarms
  • 98. دسته‌های رباتیک
  • 99. کنترل و هماهنگی دسته‌ها
  • 100. Multi-Agent Reinforcement Learning for Supply Chain Optimization

📚 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.