اکسپرس 24
کتاب کاربردهای پیشرفته شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب کاربردهای پیشرفته شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: بهینه‌سازی چندعامله پایان‌نامه هوش مصنوعی سیستم‌های چندعامله شبکه عصبی بازگشتی کاربرد RNN در MARL کنترل بهینه مقاله علمی هوش مصنوعی 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 کاربردهای پیشرفته شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 3. معماری‌های LSTM و GRU
  • 4. کاربرد RNN در مدل‌سازی توالی
  • 5. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 6. مفهوم عامل، محیط و پاداش
  • 7. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 8. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 9. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 10. یادگیری Q-Learning
  • 11. Deep Q-Networks (DQN)
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 14. چالش‌های عدم قطعیت در MARL
  • 15. مدل‌های متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
  • 16. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 17. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 18. QMIX
  • 19. گرایش‌های جدید در VDN و QMIX
  • 20. روش‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 21. Multi-Agent Actor-Critic (MAAC)
  • 22. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 23. SYN-AC (Synchronous Actor-Critic)
  • 24. گرایش‌های جدید در روش‌های سیاست MARL
  • 25. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در MARL
  • 26. مدل‌سازی محیط چندعامله
  • 27. استفاده از RNN در مدل‌سازی محیط
  • 28. یادگیری تقویتی بدون مدل در MARL
  • 29. کاربرد RNN در یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 30. هماهنگی و ارتباطات بین عامل‌ها
  • 31. مکانیزم‌های توجه در MARL
  • 32. ارتباطات مبتنی بر پیام در MARL
  • 33. یادگیری تقویتی برای رباتیک چندعامله
  • 34. کنترل ترافیک هوایی با MARL
  • 35. مدیریت منابع با MARL
  • 36. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 37. بازی‌های استراتژیک با MARL
  • 38. شبیه‌سازی‌های اجتماعی با MARL
  • 39. دفاع سایبری با MARL
  • 40. مدیریت زنجیره تأمین با MARL
  • 41. بهینه‌سازی مصرف انرژی با MARL
  • 42. شبکه‌های حسگر بی‌سیم با MARL
  • 43. سیستم‌های خودران چندعامله
  • 44. آموزش عامل‌های همکار
  • 45. آموزش عامل‌های رقیب
  • 46. آموزش عامل‌های مختلط
  • 47. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
  • 48. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 49. یادگیری تقویتی در محیط‌های با ابعاد بالا
  • 50. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی در MARL
  • 51. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف در MARL
  • 52. تکنیک‌های تجزیه و تحلیل سیاست در MARL
  • 53. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
  • 54. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 55. شبیه‌سازی برای ارزیابی MARL
  • 56. مجموعه داده‌های استاندارد در MARL
  • 57. مدل‌سازی رفتار عامل‌های انسانی با MARL
  • 58. یادگیری تقویتی از مشاهدات محدود
  • 59. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 60. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت در پاداش
  • 61. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت در دینامیک محیط
  • 62. استفاده از یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 63. کاربردهای MARL در هوش مصنوعی امن
  • 64. مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار بازار با MARL
  • 65. بهینه‌سازی تخصیص منابع در سیستم‌های ابری با MARL
  • 66. کنترل ناوگان پهپادها با MARL
  • 67. مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند با MARL
  • 68. بهینه‌سازی مسیر در رباتیک متحرک با MARL
  • 69. خودکارسازی فرایندهای صنعتی با MARL
  • 70. طراحی پروتکل‌های ارتباطی با MARL
  • 71. بهینه‌سازی لجستیک با MARL
  • 72. مدیریت ریسک در بازارهای مالی با MARL
  • 73. پیش‌بینی و کنترل بلایای طبیعی با MARL
  • 74. مدل‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل با MARL
  • 75. کاربرد MARL در پزشکی و سلامت
  • 76. بهینه‌سازی درمان در بیماری‌های مزمن با MARL
  • 77. مدیریت منابع در بیمارستان‌ها با MARL
  • 78. بهینه‌سازی تشخیص پزشکی با MARL
  • 79. یادگیری تقویتی برای ربات‌های جراح
  • 80. مدل‌سازی و پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها با MARL
  • 81. کاربرد MARL در آموزش و پرورش
  • 82. بهینه‌سازی فرایندهای یادگیری با MARL
  • 83. سیستم‌های آموزشی تطبیقی با MARL
  • 84. یادگیری تقویتی برای ربات‌های آموزشی
  • 85. مدیریت کلاس درس با MARL
  • 86. کاربرد MARL در علوم محیطی
  • 87. بهینه‌سازی مدیریت منابع طبیعی با MARL
  • 88. مدل‌سازی و پیش‌بینی تغییرات اقلیمی با MARL
  • 89. کنترل آلودگی هوا و آب با MARL
  • 90. مدیریت پسماند با MARL
  • 91. کاربرد MARL در تحقیقات فضایی
  • 92. کنترل ماهواره‌ها با MARL
  • 93. مدیریت ناوگان فضاپیماها با MARL
  • 94. بهینه‌سازی مأموریت‌های فضایی با MARL
  • 95. شبیه‌سازی محیط‌های فرازمینی با MARL
  • 96. اخلاق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 97. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های MARL
  • 98. تفسیرپذیری در MARL
  • 99. امنیت و استحکام در MARL
  • 100. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی

📚 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.