کتاب تحلیل و طراحی سیستم‌های چندعامله با شبکه‌های کیو عمیق

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 تحلیل و طراحی سیستم‌های چندعامله با شبکه‌های کیو عمیق

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: Deep Q-Networks (DQN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله
  • 2. اصول عامل‌های هوشمند
  • 3. معماری سیستم‌های چندعامله
  • 4. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 5. مدل‌سازی عامل‌ها
  • 6. تئوری بازی‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 7. یادگیری تقویتی برای عامل‌ها
  • 8. شبکه‌های عصبی عمیق برای عامل‌ها
  • 9. مقدمه‌ای بر شبکه‌های کیو عمیق (DQN)
  • 10. اجزای اصلی DQN
  • 11. تابع پاداش در DQN
  • 12. تابع ارزش در DQN
  • 13. بهینه‌سازی DQN
  • 14. تجربه بازپخش در DQN
  • 15. شبکه‌های هدف در DQN
  • 16. انواع DQN (Double DQN, Dueling DQN)
  • 17. مزایای DQN
  • 18. چالش‌های DQN
  • 19. کاربردهای DQN
  • 20. طراحی عامل‌های یادگیرنده
  • 21. مدیریت وضعیت در عامل‌ها
  • 22. تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 23. برنامه‌ریزی عامل‌ها
  • 24. یادگیری از طریق مشاهده
  • 25. یادگیری از طریق تعامل
  • 26. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 27. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 28. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 29. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 30. کاربرد RNN در پردازش توالی
  • 31. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه مدت (LSTM)
  • 32. شبکه‌های واحد بازگشتی (GRU)
  • 33. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 34. کاربرد GAN در تولید داده
  • 35. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 36. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی
  • 37. شبکه‌های ترنسفورمر
  • 38. کاربرد ترنسفورمر در مدل‌سازی زبان
  • 39. یادگیری عمیق در بینایی ماشین
  • 40. مقدمه‌ای بر یادگیری چندعامله (MARL)
  • 41. چالش‌های یادگیری چندعامله
  • 42. محیط‌های یادگیری چندعامله
  • 43. یادگیری تقویتی متمرکز
  • 44. یادگیری تقویتی توزیع‌شده در MARL
  • 45. مدل‌سازی عامل‌های همکار
  • 46. مدل‌سازی عامل‌های رقیب
  • 47. مدل‌سازی عامل‌های مختلط
  • 48. شبکه‌های کیو مشترک (CQN)
  • 49. یادگیری عامل‌های مستقل
  • 50. یادگیری عامل‌های هماهنگ
  • 51. یادگیری عامل‌های با دانش مشترک
  • 52. مقدمه‌ای بر شبکه‌های کیو عمیق چندعامله (MADQN)
  • 53. معماری MADQN
  • 54. تابع پاداش در MADQN
  • 55. تابع ارزش در MADQN
  • 56. بهینه‌سازی MADQN
  • 57. تجربه بازپخش در MADQN
  • 58. شبکه‌های هدف در MADQN
  • 59. انواع MADQN
  • 60. کاربردهای MADQN
  • 61. تحلیل پایداری در سیستم‌های چندعامله
  • 62. تحلیل همگرایی در یادگیری چندعامله
  • 63. طراحی ساختارهای ارتباطی بین عامل‌ها
  • 64. استراتژی‌های هماهنگی عامل‌ها
  • 65. یادگیری هماهنگی پویا
  • 66. یادگیری استراتژی‌های همکاری
  • 67. یادگیری استراتژی‌های رقابت
  • 68. یادگیری استراتژی‌های مبتنی بر توافق
  • 69. یادگیری استراتژی‌های مبتنی بر مذاکره
  • 70. مدل‌سازی رفتار عامل‌های پیچیده
  • 71. شبیه‌سازی سیستم‌های چندعامله
  • 72. ارزیابی عملکرد سیستم‌های چندعامله
  • 73. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 74. داده‌کاوی در سیستم‌های چندعامله
  • 75. یادگیری الگوهای رفتاری عامل‌ها
  • 76. پیش‌بینی رفتار عامل‌ها
  • 77. شناسایی عامل‌های مخرب
  • 78. امنیت در سیستم‌های چندعامله
  • 79. حریم خصوصی در سیستم‌های چندعامله
  • 80. اخلاق در سیستم‌های چندعامله
  • 81. کاربرد سیستم‌های چندعامله در لجستیک
  • 82. کاربرد سیستم‌های چندعامله در شبکه‌های هوشمند
  • 83. کاربرد سیستم‌های چندعامله در رباتیک
  • 84. کاربرد سیستم‌های چندعامله در بازارهای خودکار
  • 85. کاربرد سیستم‌های چندعامله در مدیریت منابع
  • 86. کاربرد سیستم‌های چندعامله در حمل و نقل هوشمند
  • 87. کاربرد سیستم‌های چندعامله در بازی‌های کامپیوتری
  • 88. کاربرد سیستم‌های چندعامله در شبیه‌سازی‌های اجتماعی
  • 89. کاربرد سیستم‌های چندعامله در پزشکی
  • 90. کاربرد سیستم‌های چندعامله در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 91. طراحی سیستم‌های چندعامله مقیاس‌پذیر
  • 92. بهینه‌سازی منابع در سیستم‌های چندعامله
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 94. تفاوت DRL با یادگیری ماشین سنتی
  • 95. چارچوب‌های DRL
  • 96. مطالعات موردی DRL
  • 97. یادگیری تقویتی در محیط‌های گسسته
  • 98. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 99. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 100. کاربرد GNN در سیستم‌های چندعامله

📚 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.