کتاب تحلیل و طراحی سیستم‌های چندعامله با شبکه‌های کیو عمیق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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.