اکسپرس 24
کتاب محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های هوشمند

کتاب محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های هوشمند

تگ‌ها: MARL پردازش موازی سیستم‌های هوشمند شبکه‌های عصبی شبکه‌های هوشمند محیط‌های یادگیری تقویتی هوش مصنوعی 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 محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: محیط‌های یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های عامل-محیط
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. تابع پاداش و تابع انتقال
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 8. یادگیری Q
  • 9. یادگیری Policy Gradient
  • 10. مدل‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 13. چالش‌های کلیدی در MARL
  • 14. ناپایداری یادگیری در محیط‌های چندعامله
  • 15. عدم قطعیت ناشی از عوامل دیگر
  • 16. مشاهده‌پذیری محدود
  • 17. مسائل هماهنگی و رقابت
  • 18. طبقه‌بندی محیط‌های MARL
  • 19. محیط‌های همکاری
  • 20. محیط‌های رقابتی
  • 21. محیط‌های مختلط
  • 22. الگوریتم‌های پایه MARL
  • 23. Centralized Training Decentralized Execution (CTDE)
  • 24. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 25. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 26. Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO)
  • 27. نظریه بازی‌ها در MARL
  • 28. مفاهیم اولیه نظریه بازی‌ها
  • 29. تعادل نش
  • 30. بازی‌های مجموع صفر
  • 31. بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 32. کاربرد نظریه بازی‌ها در طراحی پاداش
  • 33. کاربرد نظریه بازی‌ها در تحلیل رفتار عامل‌ها
  • 34. یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند
  • 35. نقش شبکه‌های هوشمند
  • 36. کاربرد MARL در مدیریت انرژی
  • 37. بهینه‌سازی تولید و توزیع برق
  • 38. پاسخگویی سمت تقاضا
  • 39. مدیریت تقاضای هوشمند
  • 40. کاربرد MARL در شبکه‌های ارتباطی هوشمند
  • 41. بهینه‌سازی مسیریابی
  • 42. مدیریت ترافیک
  • 43. تخصیص منابع
  • 44. کاربرد MARL در حمل و نقل هوشمند
  • 45. بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 46. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران
  • 47. هماهنگی وسایل نقلیه
  • 48. کاربرد MARL در سیستم‌های رباتیک هوشمند
  • 49. کنترل ربات‌های همکار
  • 50. ناوبری ربات‌ها در محیط‌های پویا
  • 51. کاربرد MARL در بازارهای انرژی هوشمند
  • 52. معاملات انرژی بین عامل‌ها
  • 53. پیش‌بینی عرضه و تقاضا
  • 54. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده هوشمند
  • 55. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توزیع‌شده
  • 56. مدیریت منابع محلی
  • 57. کاربرد MARL در شهر هوشمند
  • 58. بهینه‌سازی خدمات شهری
  • 59. مدیریت منابع پایدار
  • 60. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل در MARL
  • 61. مدل‌سازی محیط و رفتار عامل‌ها
  • 62. یادگیری تقویتی بدون مدل در MARL
  • 63. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 64. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 65. تکنیک‌های یادگیری عمیق در MARL
  • 66. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های فضایی
  • 67. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 68. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) برای ساختارهای شبکه‌ای
  • 69. هماهنگی و ارتباط بین عامل‌ها
  • 70. روش‌های ارتباط مستقیم بین عامل‌ها
  • 71. روش‌های ارتباط غیرمستقیم از طریق محیط
  • 72. یادگیری خودسازمان‌ده در MARL
  • 73. تکامل و انطباق عامل‌ها
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مهندسی‌شده
  • 75. طراحی تابع پاداش برای همکاری
  • 76. طراحی تابع پاداش برای رقابت
  • 77. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 78. تکنیک‌های تخصیص پاداش
  • 79. استفاده از پاداش‌های مبتنی بر هدف
  • 80. یادگیری تقویتی با یادگیری تقلیدی (Imitation Learning)
  • 81. یادگیری از عامل‌های خبره
  • 82. کاربرد در آموزش عامل‌های جدید
  • 83. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق مشاهده
  • 84. یادگیری از طریق تماشای تعاملات
  • 85. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 86. عامل‌ها در جستجوی اطلاعات مفید
  • 87. اهمیت اکتشاف در MARL
  • 88. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی
  • 89. تقسیم وظایف پیچیده به وظایف ساده‌تر
  • 90. استفاده از عامل‌های سطح بالا و سطح پایین
  • 91. مباحث پیشرفته در MARL
  • 92. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 93. کارایی محاسباتی
  • 94. مدیریت تعداد زیاد عامل‌ها
  • 95. انتقال یادگیری در MARL
  • 96. انتقال دانش بین محیط‌های مختلف
  • 97. انتقال دانش بین وظایف مختلف
  • 98. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا و متغیر
  • 99. انطباق با تغییرات محیطی
  • 100. قابلیت اطمینان و استحکام الگوریتم‌ها

📚 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.