اکسپرس 24
کتاب COMA: آخرین دستاوردها، چالش‌های فعلی و آینده پژوهش در MARL

کتاب COMA: آخرین دستاوردها، چالش‌های فعلی و آینده پژوهش در MARL

تگ‌ها: COMA MARL الگوریتم COMA شبکه‌های عصبی عامل‌های هوشمند هوش مصنوعی هوش مصنوعی توزیع شده یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق 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 COMA: آخرین دستاوردها، چالش‌های فعلی و آینده پژوهش در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 2. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 3. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. عامل‌ها و سیاست‌ها در MARL
  • 5. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 6. مدل‌های عدم قطعیت در MARL
  • 7. یادگیری تقویتی با عامل‌های مشترک
  • 8. یادگیری تقویتی با عامل‌های مستقل
  • 9. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناظر
  • 10. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناظر و ناظر
  • 11. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناظر و ناظر و ناظر
  • 12. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناظر و ناظر و ناظر و ناظر
  • 13. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناظر و ناظر و ناظر و ناظر و ناظر
  • 14. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناظر و ناظر و ناظر و ناظر و ناظر و ناظر
  • 15. مدل‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 16. مدل‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 17. مدل‌های ترکیبی در MARL
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری Q-learning در MARL
  • 19. الگوریتم‌های یادگیری Policy Gradient در MARL
  • 20. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 21. الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN) در MARL
  • 22. الگوریتم‌های Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
  • 23. الگوریتم‌های Advantage Actor-Critic (A2C) در MARL
  • 24. الگوریتم‌های Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 25. الگوریتم‌های Multi-Agent Reinforcement Learning with Experience Replay (MAER)
  • 26. الگوریتم‌های Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 27. الگوریتم‌های Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 28. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 29. کاربردهای MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 30. کاربردهای MARL در مدیریت ترافیک
  • 31. کاربردهای MARL در شبکه‌های توزیع انرژی
  • 32. کاربردهای MARL در بازی‌های کامپیوتری
  • 33. کاربردهای MARL در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 34. کاربردهای MARL در مسائل امنیتی و دفاعی
  • 35. کاربردهای MARL در بهینه‌سازی منابع
  • 36. کاربردهای MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. کاربردهای MARL در سلامت و پزشکی
  • 38. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 39. چالش‌های ارتباطات در MARL
  • 40. چالش‌های عدم قطعیت در MARL
  • 41. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 42. چالش‌های ناپایداری در MARL
  • 43. چالش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
  • 44. روش‌های جدید در آموزش عامل‌ها
  • 45. روش‌های جدید در ارتباطات عامل‌ها
  • 46. روش‌های جدید در یادگیری همکاری
  • 47. روش‌های جدید در یادگیری رقابت
  • 48. روش‌های جدید در یادگیری ترکیبی
  • 49. روش‌های جدید در یادگیری عمیق برای MARL
  • 50. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 51. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با محیط‌های پویا
  • 52. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 53. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های مقیاس‌پذیر
  • 54. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های امن
  • 55. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های قابل تفسیر
  • 56. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های قابل اعتماد
  • 57. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های اخلاقی
  • 58. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های مسئولیت‌پذیر
  • 59. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های سازگار
  • 60. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های خلاق
  • 61. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های باهوش
  • 62. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با دانش
  • 63. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با تجربه
  • 64. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با انگیزه
  • 65. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با هدف
  • 66. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با برنامه
  • 67. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با استراتژی
  • 68. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با تاکتیک
  • 69. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با پیش‌بینی
  • 70. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با تصمیم‌گیری
  • 71. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با حل مسئله
  • 72. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با نوآوری
  • 73. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری مستمر
  • 74. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری انتقالی
  • 75. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری خودسازمان‌دهنده
  • 76. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تعمیم‌یافته
  • 77. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تطبیقی
  • 78. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی عمیق
  • 79. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 80. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مشارکتی
  • 81. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی غیرمتمرکز
  • 82. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی متمرکز
  • 83. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مختلط
  • 84. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی
  • 85. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 86. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 87. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر اکتشاف
  • 88. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر بهره‌برداری
  • 89. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 90. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر تجربه واقعی
  • 91. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر آموزش
  • 92. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزیابی
  • 93. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر بازخورد
  • 94. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر انگیزش
  • 95. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر هدف‌گذاری
  • 96. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر استراتژی‌گذاری
  • 97. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 98. روش‌های جدید در یادگیری تقویتی با عامل‌های با یادگیری تقویتی مبتنی بر بهینه‌سازی استراتژیک
  • 99. آینده پژوهش در MARL
  • 100. فرصت‌های جدید در MARL

📚 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.