اکسپرس 24
کتاب مقدمه‌ای بر روش‌های مبتنی بر تجزیه در یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب مقدمه‌ای بر روش‌های مبتنی بر تجزیه در یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: الگوریتم‌های MARL تجزیه عامل در یادگیری تقویتی تجزیه ماتریس در یادگیری تقویتی تعامل عامل‌ها در یادگیری تقویتی روش‌های تجزیه در MARL عامل‌های هوشمند کنترل چندعامله هوش مصنوعی چندعامله یادگیری تقویتی توزیع‌شده یادگیری تقویتی چندعامله

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 مقدمه‌ای بر روش‌های مبتنی بر تجزیه در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر تجزیه (Factorization Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. عوامل در محیط‌های تعاملی
  • 3. اهداف و پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. تعریف مسئله یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. محیط‌های مشترک و اهداف متعارض
  • 7. تعاملات بین عوامل
  • 8. استراتژی‌ها و سیاست‌های عامل
  • 9. تابع ارزش و تابع کیفیت
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 11. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 12. مفاهیم پایه در یادگیری تقویتی
  • 13. برنامه‌ریزی عامل و یادگیری
  • 14. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 15. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 16. تقسیم‌بندی مسائل یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. روش‌های مبتنی بر تجزیه
  • 18. مقدمه‌ای بر روش‌های مبتنی بر تجزیه
  • 19. اهمیت تجزیه در مسائل پیچیده
  • 20. انواع تجزیه در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. تجزیه مسئله به زیرمسائل
  • 22. تجزیه تابع ارزش
  • 23. تجزیه تابع سیاست
  • 24. تجزیه تابع پاداش
  • 25. تجزیه فضای حالت
  • 26. تجزیه فضای عمل
  • 27. تجزیه بر اساس ساختار محیط
  • 28. تجزیه بر اساس وابستگی عوامل
  • 29. تجزیه خطی
  • 30. تجزیه غیرخطی
  • 31. تجزیه مبتنی بر گراف
  • 32. تجزیه مبتنی بر درخت
  • 33. تجزیه مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 34. روش‌های مبتنی بر تجزیه تابع ارزش
  • 35. تجزیه تابع ارزش مشترک
  • 36. تجزیه تابع ارزش فردی
  • 37. تجزیه تابع ارزش تعاملی
  • 38. تکنیک‌های یادگیری تابع ارزش تجزیه‌شده
  • 39. شبکه‌های عصبی تجزیه‌شده برای تابع ارزش
  • 40. روش‌های مبتنی بر تجزیه سیاست
  • 41. تجزیه سیاست مشترک
  • 42. تجزیه سیاست فردی
  • 43. تجزیه سیاست تعاملی
  • 44. تکنیک‌های یادگیری سیاست تجزیه‌شده
  • 45. شبکه‌های عصبی تجزیه‌شده برای سیاست
  • 46. روش‌های مبتنی بر تجزیه پاداش
  • 47. تجزیه پاداش مشترک
  • 48. تجزیه پاداش فردی
  • 49. تجزیه پاداش تعاملی
  • 50. تکنیک‌های یادگیری پاداش تجزیه‌شده
  • 51. روش‌های مبتنی بر تجزیه حالت
  • 52. تجزیه فضای حالت مشترک
  • 53. تجزیه فضای حالت فردی
  • 54. تجزیه فضای حالت تعاملی
  • 55. تکنیک‌های یادگیری حالت تجزیه‌شده
  • 56. روش‌های مبتنی بر تجزیه عمل
  • 57. تجزیه فضای عمل مشترک
  • 58. تجزیه فضای عمل فردی
  • 59. تجزیه فضای عمل تعاملی
  • 60. تکنیک‌های یادگیری عمل تجزیه‌شده
  • 61. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر تجزیه
  • 62. Deep Reinforcement Learning for Factored MDPs
  • 63. Factored Value Function Approximation
  • 64. Factored Policy Gradient Methods
  • 65. Decentralized Execution with Centralized Training (DECT)
  • 66. Parameter Sharing in Multi-Agent Systems
  • 67. Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 68. Role of Coordination in Factored Multi-Agent Systems
  • 69. Applications of Factored Methods in Multi-Agent RL
  • 70. Challenges in Factored Multi-Agent RL
  • 71. Future Directions in Factored Multi-Agent RL
  • 72. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 73. تعادل نش در سیستم‌های چندعامله
  • 74. بازی‌های تکراری و یادگیری
  • 75. بازی‌های با مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 76. کاربرد نظریه بازی‌ها در هماهنگی عوامل
  • 77. پیاده‌سازی الگوریتم‌های مبتنی بر تجزیه
  • 78. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های مبتنی بر تجزیه
  • 79. مطالعات موردی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 80. یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 81. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های هوشمند
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله در بازی‌ها
  • 84. پیشرفت‌های اخیر در روش‌های مبتنی بر تجزیه
  • 85. محدودیت‌های روش‌های مبتنی بر تجزیه
  • 86. روش‌های ترکیبی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 87. یادگیری تقویتی چندعامله با نظارت
  • 88. یادگیری تقویتی چندعامله بدون نظارت
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله نیمه‌نظارتی
  • 90. یادگیری تقویتی چندعامله با انتقال دانش
  • 91. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری فدرال
  • 92. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 93. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی چندعامله
  • 94. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 95. پیاده‌سازی مقیاس‌پذیر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 96. استانداردهای ارزیابی در 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.