اکسپرس 24
کتاب یادگیری ارزش در سیستم‌های چندعامله: رویکردهای پیشرفته

کتاب یادگیری ارزش در سیستم‌های چندعامله: رویکردهای پیشرفته

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش بهینه‌سازی چندعامله سیستم‌های چندعامله عامل هوشمند هوش مصنوعی چندعامله یادگیری ارزش چندعامله یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق چندعامله

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 ارزش در سیستم‌های چندعامله: رویکردهای پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-based Algorithms)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله و یادگیری ارزش
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 3. مفهوم عامل و محیط در سیستم‌های چندعامله
  • 4. تعریف تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. روش‌های یادگیری ارزش: برنامه‌ریزی پویا
  • 6. روش‌های یادگیری ارزش: مونت کارلو
  • 7. روش‌های یادگیری ارزش: یادگیری تفاوت زمانی (TD)
  • 8. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 9. یادگیری SARSA
  • 10. یادگیری عمیق Q (Deep Q-Learning)
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری عمیق Q
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری عمیق Q
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 14. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (Multi-Agent Systems)
  • 15. تعامل عامل‌ها: همکاری و رقابت
  • 16. مدل‌های تعامل عامل‌ها
  • 17. بازی‌های تکراری و تعادل نش
  • 18. مقدمه‌ای بر یادگیری ارزش در سیستم‌های چندعامله
  • 19. چالش‌های یادگیری ارزش در سیستم‌های چندعامله
  • 20. ناپایداری ناشی از تغییر محیط پویا
  • 21. غیر ایستا بودن توزیع حالت-عمل
  • 22. تعمیم یادگیری ارزش به سیستم‌های چندعامله
  • 23. یادگیری ارزش مشترک (Joint Action Learning)
  • 24. یادگیری ارزش مبتنی بر سیاست (Policy-based Methods)
  • 25. مقایسه یادگیری ارزش و یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 26. معرفی الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 27. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 28. REINFORCE
  • 29. Actor-Critic Methods
  • 30. مقدمه‌ای بر Actor-Critic در سیستم‌های چندعامله
  • 31. توسعه Actor-Critic برای سیستم‌های چندعامله
  • 32. یادگیری ارزش در محیط‌های همکاری
  • 33. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 34. یادگیری ارزش در محیط‌های رقابتی
  • 35. بازی‌های مجموع صفر
  • 36. یادگیری ارزش در بازی‌های مجموع غیر صفر
  • 37. مفاهیم نظریه بازی‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 38. تعادل نش و کاربردهای آن
  • 39. الگوریتم‌های یافتن تعادل نش
  • 40. یادگیری مبتنی بر شبیه‌سازی و تئوری بازی‌ها
  • 41. یادگیری ارزش با مشاهده (Observational Learning)
  • 42. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 43. یادگیری با پاداش‌های گروهی (Team Reward Learning)
  • 44. یادگیری با پاداش‌های فردی (Individual Reward Learning)
  • 45. تشخیص و مدل‌سازی عامل‌های دیگر
  • 46. یادگیری مدل محیط (Model-Based Learning)
  • 47. یادگیری بدون مدل محیط (Model-Free Learning)
  • 48. یادگیری ارزش در سیستم‌های چندعامله با عدم قطعیت
  • 49. یادگیری تقویتی با فضای حالت/عمل بزرگ
  • 50. استفاده از توابع تقریب ارزش (Value Function Approximation)
  • 51. توابع تقریب با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 52. یادگیری ارزش توزیع شده (Distributed Multi-Agent Value Learning)
  • 53. الگوریتم‌های یادگیری ارزش توزیع شده
  • 54. تکنیک‌های کاهش ابعاد در سیستم‌های چندعامله
  • 55. یادگیری ارزش با عامل‌های ناهمگن
  • 56. یادگیری ارزش در رباتیک چندعامله
  • 57. کاربردها در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 58. کاربردها در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 59. کاربردها در مدیریت منابع انرژی
  • 60. کاربردها در سیستم‌های توزیع شده محاسباتی
  • 61. یادگیری ارزش برای هماهنگی پهپادها
  • 62. یادگیری ارزش برای مدیریت ترافیک هوایی
  • 63. یادگیری ارزش برای ربات‌های انبارداری
  • 64. یادگیری ارزش برای بازی‌های استراتژیک کامپیوتری
  • 65. یادگیری ارزش برای بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 66. یادگیری ارزش برای ربات‌های امدادگر
  • 67. یادگیری ارزش برای سیستم‌های خودران
  • 68. یادگیری ارزش برای ربات‌های جراح
  • 69. یادگیری ارزش برای سیستم‌های هوشمند خانگی
  • 70. یادگیری ارزش برای تشخیص الگو در داده‌های بزرگ
  • 71. یادگیری ارزش برای بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 72. یادگیری ارزش برای سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 73. یادگیری ارزش برای مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 74. یادگیری ارزش برای بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 75. یادگیری ارزش برای سیستم‌های بانکی هوشمند
  • 76. یادگیری ارزش برای مدیریت ریسک در بازارهای مالی
  • 77. یادگیری ارزش برای بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 78. یادگیری ارزش برای سیستم‌های پیش‌بینی آب و هوا
  • 79. یادگیری ارزش برای تحلیل داده‌های پزشکی
  • 80. یادگیری ارزش برای شبیه‌سازی و تحلیل سیستم‌های پیچیده
  • 81. یادگیری ارزش در چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 82. معماری‌های پیشرفته برای یادگیری ارزش چندعامله
  • 83. یادگیری ارزش با حافظه بلندمدت
  • 84. یادگیری ارزش با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 85. یادگیری ارزش با رویکردهای متا-یادگیری (Meta-Learning)
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله اخلاقی
  • 87. مسائل اخلاقی در طراحی سیستم‌های چندعامله
  • 88. اصول طراحی سیستم‌های چندعامله سازگار
  • 89. یادگیری ارزش با در نظر گرفتن عدالت و انصاف
  • 90. رویکردهای نوین در یادگیری ارزش چندعامله
  • 91. آینده پژوهش در سیستم‌های چندعامله و یادگیری ارزش
  • 92. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 93. ارزیابی عملکرد سیستم‌های چندعامله
  • 94. مروری بر آخرین مقالات و دستاوردها
  • 95. پروژه‌های عملی در حوزه یادگیری ارزش چندعامله
  • 96. مبانی آمار و احتمالات در یادگیری ماشین
  • 97. مفاهیم بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 98. اصول برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین
  • 99. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow/PyTorch)
  • 100. کار با داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها

📚 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.