اکسپرس 24
کتاب مدل‌سازی تصمیم‌گیری در ارتباطات علمی با چارچوب یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب مدل‌سازی تصمیم‌گیری در ارتباطات علمی با چارچوب یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: ارتباطات علمی بهینه‌سازی استراتژی شبکه‌های ارتباطی مدل‌سازی تصمیم‌گیری مدیریت پژوهش 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 مدل‌سازی تصمیم‌گیری در ارتباطات علمی با چارچوب یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات علمی و پژوهشی با عموم متخصص

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول پایه یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک عامله
  • 6. یادگیری Q
  • 7. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 8. یادگیری Policy Gradient
  • 9. مدل‌های Actor-Critic
  • 10. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 11. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 12. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 13. عدم ایستایی محیط از دیدگاه هر عامل
  • 14. عدم قطعیت ناشی از رفتار سایر عوامل
  • 15. پیچیدگی فضای حالت-عمل مشترک
  • 16. انواع چارچوب‌های MARL
  • 17. چارچوب‌های مبتنی بر بازی (Game Theory)
  • 18. مدل‌های هماهنگ (Cooperative)
  • 19. مدل‌های رقیب (Competitive)
  • 20. مدل‌های مختلط (Mixed)
  • 21. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized)
  • 22. مدل‌های مبتنی بر عامل توزیع شده (Decentralized)
  • 23. مدل‌های مبتنی بر عامل نیمه مرکزی (Decentralized Training with Centralized Execution - CTDE)
  • 24. معرفی مفاهیم نظریه بازی‌های غیرهمکارانه
  • 25. توازن نش (Nash Equilibrium)
  • 26. توازن استراتژی‌های مختلط
  • 27. کاربرد نظریه بازی در MARL
  • 28. مدل‌سازی تعاملات عاملان با استفاده از بازی‌های گسسته
  • 29. مدل‌سازی تعاملات عاملان با استفاده از بازی‌های پیوسته
  • 30. توازن نش در بازی‌های پیوسته
  • 31. کاربرد توازن نش در طراحی سیاست‌های عاملان
  • 32. الگوریتم‌های یادگیری برای دستیابی به توازن نش
  • 33. یادگیری مبتنی بر توازن نش
  • 34. یادگیری تطبیقی عاملان
  • 35. مدل‌سازی هماهنگ در MARL
  • 36. هدف مشترک عاملان
  • 37. توابع ارزش مشترک
  • 38. الگوریتم‌های یادگیری هماهنگ
  • 39. یادگیری مبتنی بر مدل مشترک
  • 40. یادگیری مبتنی بر ترویج همکاری
  • 41. مدل‌سازی رقیب در MARL
  • 42. هدف متقابل عاملان
  • 43. استراتژی‌های بهینه در محیط‌های رقابتی
  • 44. الگوریتم‌های یادگیری رقابتی
  • 45. یادگیری مبتنی بر صفر-مجموع
  • 46. یادگیری مبتنی بر بازی با مجموع غیر صفر
  • 47. مدل‌سازی مختلط در MARL
  • 48. ترکیبی از اهداف هماهنگ و رقیب
  • 49. مدل‌سازی تعاملات پیچیده
  • 50. الگوریتم‌های یادگیری برای سناریوهای مختلط
  • 51. تکنیک‌های CTDE
  • 52. آموزش با دید مرکزی
  • 53. اجرا با دید توزیع شده
  • 54. مزایای چارچوب CTDE
  • 55. معایب چارچوب CTDE
  • 56. الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر CTDE
  • 57. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 58. QMIX (Q-learning for Multi-Agent Systems)
  • 59. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 60. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. شخصی‌سازی توصیه‌ها در محیط‌های چندعامله
  • 62. بهینه‌سازی توصیه‌ها با در نظر گرفتن تعامل کاربران
  • 63. مدل‌سازی رفتار کاربران به عنوان عاملان
  • 64. کاربرد MARL در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 65. کنترل گروهی ربات‌ها
  • 66. هماهنگی ربات‌ها در وظایف مشترک
  • 67. مسیریابی بهینه ربات‌ها
  • 68. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند (Smart Grids)
  • 69. مدیریت مصرف انرژی
  • 70. بهینه‌سازی تولید و توزیع انرژی
  • 71. تعامل مصرف‌کنندگان و تولیدکنندگان به عنوان عاملان
  • 72. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 73. مدیریت ترافیک
  • 74. بهینه‌سازی مسیر وسایل نقلیه
  • 75. هماهنگی وسایل نقلیه خودران
  • 76. کاربرد MARL در بازی‌های کامپیوتری
  • 77. ایجاد هوش مصنوعی پیشرفته در بازی‌ها
  • 78. شبیه‌سازی رفتار بازیکنان
  • 79. کاربرد MARL در تحلیل بازارهای مالی
  • 80. مدل‌سازی رفتار معامله‌گران
  • 81. پیش‌بینی روند بازار
  • 82. بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی
  • 83. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 84. معیارهای ارزیابی در سناریوهای هماهنگ
  • 85. معیارهای ارزیابی در سناریوهای رقیب
  • 86. معیارهای ارزیابی در سناریوهای مختلط
  • 87. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها نسبت به پارامترها
  • 88. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 89. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 90. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 91. ناپایداری در یادگیری
  • 92. تفسیرپذیری سیاست‌های عاملان
  • 93. روش‌های بهبود یادگیری در MARL
  • 94. تکنیک‌های اکتشاف در محیط‌های چندعامله
  • 95. روش‌های مدیریت عدم قطعیت
  • 96. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 97. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 98. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 99. مباحث پیشرفته در MARL
  • 100. یادگیری تقویتی توزیع شده با عاملان یادگیرنده

📚 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.