کتاب روش‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای مهندسان

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 روش‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله برای مهندسان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مهندسی

🎓 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. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. تعریف عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. حالت‌ها، اعمال و پاداش‌ها
  • 4. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. تابع ارزش و تابع بهینه سیاست
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری مبتنی بر مدل
  • 10. یادگیری بدون مدل
  • 11. روش‌های گرادیان سیاست
  • 12. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 17. چالش‌های MARL
  • 18. مدل‌سازی تعاملات بین عامل‌ها
  • 19. یادگیری در محیط‌های مشترک
  • 20. یادگیری با عامل‌های مستقل
  • 21. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 22. رقابت بین عامل‌ها
  • 23. بازی‌های مجموع-صفر
  • 24. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 25. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 26. روش‌های مبتنی بر بازی برای MARL
  • 27. بازی‌های تکراری
  • 28. تعمیم بازی‌های تکراری به MARL
  • 29. تقویت بازی‌های تکراری
  • 30. الگوریتم‌های مبتنی بر بازی برای MARL
  • 31. فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 32. OpenAI Gym برای MARL
  • 33. PettingZoo برای MARL
  • 34. RLlib برای MARL
  • 35. PyMARL برای MARL
  • 36. DeepMind Lab برای MARL
  • 37. Unity ML-Agents برای MARL
  • 38. کاربرد MARL در رباتیک
  • 39. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 40. کاربرد MARL در شبکه‌های ارتباطی
  • 41. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 42. کاربرد MARL در بهینه‌سازی ترافیک
  • 43. کاربرد MARL در معاملات الگوریتمی
  • 44. کاربرد MARL در بازی‌های کامپیوتری
  • 45. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 46. کاربرد MARL در هوش مصنوعی مولد
  • 47. روش‌های پیشرفته در MARL
  • 48. یادگیری تقویتی انتقالی در MARL
  • 49. یادگیری تقویتی فدرال در MARL
  • 50. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده در MARL
  • 51. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود در MARL
  • 52. یادگیری تقویتی با عامل‌های غیرهمگن
  • 53. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات
  • 54. یادگیری تقویتی چندعامله با برنامه‌ریزی
  • 55. یادگیری تقویتی چندعامله با استدلال
  • 56. یادگیری تقویتی چندعامله با حافظه
  • 57. یادگیری تقویتی چندعامله با اکتشاف
  • 58. یادگیری تقویتی چندعامله با ایمنی
  • 59. یادگیری تقویتی چندعامله با تفسیرپذیری
  • 60. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری از نمونه‌ها
  • 61. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری از طریق تقلید
  • 62. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری فعال
  • 63. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 64. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر داده
  • 65. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل
  • 66. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر محیط
  • 67. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر پاداش
  • 68. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر هدف
  • 69. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 70. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 71. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 72. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر بازی
  • 73. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط
  • 74. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-عامل
  • 75. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-عامل
  • 76. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-محیط
  • 77. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-پاداش
  • 78. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-هدف
  • 79. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-سیاست
  • 80. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-ارزش
  • 81. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-مدل
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-بازی
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-عامل-محیط
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-عامل-عامل
  • 85. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-عامل-پاداش
  • 86. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-عامل-هدف
  • 87. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-عامل-سیاست
  • 88. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-عامل-ارزش
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-عامل-مدل
  • 90. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل-محیط-عامل-بازی
  • 91. بهینه‌سازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 92. ارزیابی عملکرد در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 93. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 94. آینده یادگیری تقویتی 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.