اکسپرس 24
کتاب موازنه ریسک و پاداش: استراتژی‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب موازنه ریسک و پاداش: استراتژی‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: استراتژی‌های اکتشاف اکتشاف در مقابل بهره‌برداری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بهینه‌سازی رفتار تصمیم‌گیری عامل سیستم‌های چندعامله موازنه ریسک و پاداش 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 موازنه ریسک و پاداش: استراتژی‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
  • 3. اهداف عامل و تابع پاداش
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. یادگیری تقویتی بدون مدل و با مدل
  • 6. انواع یادگیری تقویتی: آفلاین و آنلاین
  • 7. موازنه اکتشاف و بهره‌برداری
  • 8. استراتژی‌های اکتشاف حریصانه
  • 9. استراتژی‌های اکتشاف تصادفی (اپسیلون-حریصانه)
  • 10. اکتشاف بر اساس عدم قطعیت
  • 11. اکتشاف مبتنی بر پاداش تصادفی
  • 12. اکتشاف با استفاده از آنتروپی
  • 13. اکتشاف مبتنی بر شمارش حالت
  • 14. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 15. نقشه‌های ارزش و سیاست‌ها
  • 16. یادگیری ارزش Q
  • 17. الگوریتم Q-Learning
  • 18. تفاوت Q-Learning و SARSA
  • 19. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 20. شبکه‌های عصبی عمیق در DRL
  • 21. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای حالت‌های تصویری
  • 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای حالت‌های ترتیبی
  • 23. Deep Q-Networks (DQN)
  • 24. بهبودهای DQN: Double DQN
  • 25. بهبودهای DQN: Dueling DQN
  • 26. بهبودهای DQN: Prioritized Experience Replay
  • 27. Actor-Critic Methods
  • 28. الگوریتم A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 29. الگوریتم A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 30. الگوریتم PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 31. الگوریتم TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 33. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 34. چالش‌های رقابت در MARL
  • 35. چالش‌های ناهماهنگی در MARL
  • 36. تعریف محیط‌های چندعامله
  • 37. انواع تعاملات عاملان: همکارانه، رقابتی، مختلط
  • 38. مدل‌های کلاسیک MARL
  • 39. Independent Q-Learning (IQL)
  • 40. Multi-Agent Q-Learning (NAQL)
  • 41. Mean Field Q-Learning
  • 42. Coordination Graphs
  • 43. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 44. QMIX
  • 45. DRQN (Deep Recurrent Q-Network) در MARL
  • 46. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 47. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 48. اتحاد عاملان و تقسیم وظایف
  • 49. مذاکره و ارتباط بین عاملان
  • 50. یادگیری مبتنی بر عامل ناظر (Learning from Observation)
  • 51. یادگیری تقلیدی (Imitation Learning)
  • 52. یادگیری با پاداش مصنوعی (Reward Shaping)
  • 53. نقش مربی در یادگیری چندعامله
  • 54. مدل‌سازی عاملان دیگر (Opponent Modeling)
  • 55. استراتژی‌های اکتشاف در محیط‌های چندعامله
  • 56. اکتشاف در محیط‌های همکارانه
  • 57. اکتشاف در محیط‌های رقابتی
  • 58. اکتشاف در مسائل با حالت مشترک
  • 59. اکتشاف در مسائل با فضای عمل مشترک
  • 60. کاربردها: رباتیک چندعامله
  • 61. کاربردها: بازی‌های استراتژیک
  • 62. کاربردها: سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 63. کاربردها: مدیریت ترافیک شهری
  • 64. کاربردها: شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 65. کاربردها: سیستم‌های خودران همکاری‌کننده
  • 66. کاربردها: بهینه‌سازی منابع در مراکز داده
  • 67. کاربردها: آموزش و شبیه‌سازی در حوزه‌های مختلف
  • 68. موازنه ریسک و پاداش در کاربردهای عملی
  • 69. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL
  • 70. ارزیابی عملکرد عاملان در محیط‌های پویا
  • 71. تشخیص و مقابله با حملات سایبری به سیستم‌های MARL
  • 72. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 73. حفظ حریم خصوصی در داده‌های جمع‌آوری شده توسط عاملان
  • 74. اصول اخلاقی در طراحی سیستم‌های MARL
  • 75. مسئولیت‌پذیری عاملان هوشمند
  • 76. تأثیرات بلندمدت سیستم‌های MARL بر جامعه
  • 77. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در ایران
  • 78. چارچوب‌های فقهی و شرعی در کاربرد هوش مصنوعی
  • 79. ملاحظات حقوقی در پیاده‌سازی MARL
  • 80. مدیریت دانش و اشتراک‌گذاری تجربیات در تیم‌های عاملان
  • 81. روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده برای آموزش MARL
  • 82. بهینه‌سازی منابع محاسباتی برای MARL
  • 83. نظارت و کنترل سیستم‌های MARL در زمان اجرا
  • 84. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع اشکال در MARL
  • 85. استانداردهای فنی برای محیط‌های MARL
  • 86. مقایسه رویکردهای مختلف در مسائل مشابه
  • 87. آینده پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 88. نقش نوآوری در توسعه MARL
  • 89. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی متخصص در MARL
  • 90. پژوهش‌های کاربردی در حل مسائل ملی با MARL
  • 91. همکاری‌های بین‌المللی در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 92. پایان‌نامه و پروژه‌های تحقیقاتی در حوزه MARL
  • 93. کارگاه‌های آموزشی پیشرفته در MARL
  • 94. مسابقات و چالش‌های علمی در حوزه MARL
  • 95. انتشار یافته‌های علمی در مجلات معتبر داخلی
  • 96. توسعه نرم‌افزارها و ابزارهای متن‌باز برای MARL
  • 97. زیرساخت‌های لازم برای تحقیق و توسعه 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.