کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی تخصیص هوش مصنوعی

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 یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی تخصیص هوش مصنوعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات پروژه توسعه کسب و کار در صنایع خدمات مالی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها در یادگیری تقویتی
  • 4. محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. پاداش و جریمه در یادگیری تقویتی
  • 6. حالت‌ها در یادگیری تقویتی
  • 7. عمل‌ها در یادگیری تقویتی
  • 8. سیاست عامل
  • 9. تابع ارزش
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 11. یادگیری Q
  • 12. یادگیری SARSA
  • 13. یادگیری عمیق تقویتی
  • 14. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 15. یادگیری تقویتی عمیق از طریق تابع Q (DQN)
  • 16. بازیابی تجربه
  • 17. شبکه‌های هدف
  • 18. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. مفاهیم اساسی MARL
  • 20. چالش‌های MARL
  • 21. همکاری بین عامل‌ها
  • 22. رقابت بین عامل‌ها
  • 23. محیط‌های مشترک در MARL
  • 24. محیط‌های نیمه‌مشترک در MARL
  • 25. محیط‌های مجزا در MARL
  • 26. یادگیری سیاست متمرکز-اجرای غیرمتمرکز (CTDE)
  • 27. الگوریتم‌های CTDE
  • 28. MADDPG
  • 29. QMIX
  • 30. COMA
  • 31. یادگیری مستقل در MARL
  • 32. چالش‌های هماهنگی در یادگیری مستقل
  • 33. یادگیری مبتنی بر مدلسازی در MARL
  • 34. یادگیری مبتنی بر مدل در مقابل یادگیری بدون مدل
  • 35. بهینه‌سازی تخصیص در هوش مصنوعی
  • 36. مفهوم تخصیص منابع
  • 37. انواع تخصیص منابع
  • 38. تخصیص پویا
  • 39. تخصیص ایستا
  • 40. تخصیص در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 41. تخصیص در یادگیری ماشین
  • 42. تخصیص وظایف در هوش مصنوعی
  • 43. تخصیص داده در هوش مصنوعی
  • 44. تخصیص توان محاسباتی
  • 45. تخصیص پهنای باند
  • 46. کاربرد MARL در بهینه‌سازی تخصیص
  • 47. تخصیص منابع در شبکه‌های مخابراتی
  • 48. تخصیص وظایف در رباتیک
  • 49. تخصیص پهپادها
  • 50. تخصیص منابع در مراکز داده
  • 51. تخصیص پهنای باند در شبکه‌های 5G
  • 52. تخصیص وظایف در سیستم‌های تولید هوشمند
  • 53. تخصیص منابع در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 54. تخصیص منابع در سیستم‌های انرژی هوشمند
  • 55. تخصیص منابع در سیستم‌های سلامت هوشمند
  • 56. مروری بر الگوریتم‌های MARL برای تخصیص
  • 57. بهینه‌سازی تخصیص با استفاده از QMIX
  • 58. بهینه‌سازی تخصیص با استفاده از MADDPG
  • 59. بهینه‌سازی تخصیص با استفاده از VDN
  • 60. بهینه‌سازی تخصیص با استفاده از COMA
  • 61. تخصیص پویا در محیط‌های متغیر
  • 62. تخصیص در حضور عدم قطعیت
  • 63. یادگیری تقویتی برای تخصیص امن
  • 64. حفاظت از حریم خصوصی در تخصیص با MARL
  • 65. اخلاق در تخصیص با هوش مصنوعی
  • 66. قوانین و مقررات مرتبط با تخصیص هوش مصنوعی
  • 67. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی در ایران
  • 68. استانداردهای فنی برای تخصیص هوش مصنوعی
  • 69. بررسی موردی: تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده با MARL
  • 70. بررسی موردی: تخصیص وظایف در ناوگان رباتیک با MARL
  • 71. بررسی موردی: بهینه‌سازی ترافیک شهری با MARL
  • 72. بررسی موردی: مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند با MARL
  • 73. بررسی موردی: تخصیص منابع در محاسبات ابری با MARL
  • 74. مرزهای پژوهش در MARL برای تخصیص
  • 75. آینده تخصیص هوش مصنوعی با MARL
  • 76. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های MARL
  • 77. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های تخصیص
  • 78. نکات کلیدی در طراحی سیستم‌های تخصیص مبتنی بر MARL
  • 79. نکات فنی در پیاده‌سازی MARL
  • 80. مدل‌سازی محیط‌های تخصیص پیچیده
  • 81. آموزش عامل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 82. تطبیق الگوریتم‌های MARL با نیازهای تخصیص خاص
  • 83. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های تخصیص هوشمند
  • 84. اثرات اقتصادی تخصیص بهینه با هوش مصنوعی
  • 85. تأثیر اجتماعی تخصیص بهینه با هوش مصنوعی
  • 86. مطالعات آینده در زمینه یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص هوش مصنوعی

📚 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.