کتاب درک عمیق‌تر از توابع ارزش در یادگیری تقویتی چندعامله

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 درک عمیق‌تر از توابع ارزش در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: تابع ارزش (Value Function)

🎓 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. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی توابع ارزش در یادگیری تقویتی
  • 3. توابع ارزش حالت-اقدام
  • 4. توابع ارزش حالت-حالت
  • 5. مدل‌های مبتنی بر تابع ارزش
  • 6. یادگیری آفلاین توابع ارزش
  • 7. یادگیری آنلاین توابع ارزش
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تابع ارزش
  • 9. Q-Learning در محیط‌های چندعامله
  • 10. SARSA در محیط‌های چندعامله
  • 11. Deep Q-Network (DQN) برای توابع ارزش
  • 12. توسعه‌ی DQN برای محیط‌های چندعامله
  • 13. Dueling DQN در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 14. Prioritized Experience Replay برای توابع ارزش
  • 15. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 16. Actor-Critic در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 17. روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 18. یادگیری سیاست در محیط‌های چندعامله
  • 19. Policy Gradient با تابع ارزش
  • 20. REINFORCE برای توابع ارزش
  • 21. Actor-Critic عمیق چندعامله
  • 22. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) در محیط‌های چندعامله
  • 23. PPO (Proximal Policy Optimization) برای توابع ارزش
  • 24. TRPO (Trust Region Policy Optimization) در محیط‌های چندعامله
  • 25. مدل‌های مبتنی بر عامل مرکزی
  • 26. Factored Value Functions
  • 27. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 28. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 29. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation
  • 30. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 31. QTRAN: Training Independence for Coordination
  • 32. اتحاد و هماهنگی در عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 33. بازی‌های مجموع-صفر در محیط‌های چندعامله
  • 34. توابع ارزش در بازی‌های جمع-صفر
  • 35. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 36. توابع ارزش در تعادل نش
  • 37. یادگیری تعادل در بازی‌های چندعامله
  • 38. بازی‌های مجموع-غیرصفر در محیط‌های چندعامله
  • 39. توابع ارزش در بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 40. همکاری و رقابت بین عامل‌ها
  • 41. یادگیری با مشاهده (Imitation Learning) در محیط‌های چندعامله
  • 42. توابع ارزش در یادگیری با مشاهده
  • 43. یادگیری مبتنی بر مدل در محیط‌های چندعامله
  • 44. توابع ارزش در یادگیری مبتنی بر مدل
  • 45. مدل‌های احتمالی برای توابع ارزش
  • 46. مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی گراف
  • 47. توابع ارزش پویا
  • 48. توابع ارزش در زمان‌های گسسته و پیوسته
  • 49. کاربرد توابع ارزش در رباتیک
  • 50. کاربرد توابع ارزش در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 51. کاربرد توابع ارزش در مدیریت منابع
  • 52. کاربرد توابع ارزش در شبکه‌های ارتباطی
  • 53. کاربرد توابع ارزش در بازی‌های کامپیوتری
  • 54. کاربرد توابع ارزش در بهینه‌سازی ترافیک
  • 55. کاربرد توابع ارزش در اقتصاد خرد
  • 56. کاربرد توابع ارزش در بازارهای مالی
  • 57. کاربرد توابع ارزش در یادگیری توزیع‌شده
  • 58. کاربرد توابع ارزش در پردازش زبان طبیعی
  • 59. کاربرد توابع ارزش در بینایی ماشین
  • 60. کاربرد توابع ارزش در سلامت دیجیتال
  • 61. کاربرد توابع ارزش در آموزش هوشمند
  • 62. کاربرد توابع ارزش در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 63. کاربرد توابع ارزش در اینترنت اشیاء
  • 64. کاربرد توابع ارزش در انرژی‌های تجدیدپذیر
  • 65. کاربرد توابع ارزش در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 66. کاربرد توابع ارزش در مدیریت زنجیره تأمین
  • 67. کاربرد توابع ارزش در سیستم‌های توصیه‌ی چندعامله
  • 68. کاربرد توابع ارزش در ربات‌های همکار
  • 69. کاربرد توابع ارزش در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 70. کاربرد توابع ارزش در طراحی سیستم‌های سازگار
  • 71. کاربرد توابع ارزش در بهینه‌سازی لجستیک
  • 72. کاربرد توابع ارزش در مدیریت سبد سهام
  • 73. کاربرد توابع ارزش در استراتژی‌های معاملاتی
  • 74. کاربرد توابع ارزش در تشخیص ناهنجاری
  • 75. کاربرد توابع ارزش در کنترل فرایند
  • 76. کاربرد توابع ارزش در سیستم‌های امنیتی
  • 77. کاربرد توابع ارزش در شبکه‌های اجتماعی
  • 78. کاربرد توابع ارزش در مدیریت انرژی خانگی
  • 79. کاربرد توابع ارزش در سیستم‌های خودران
  • 80. کاربرد توابع ارزش در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع
  • 81. کاربرد توابع ارزش در یادگیری تقویتی اجتماعی
  • 82. کاربرد توابع ارزش در توسعه‌ی بازی‌های تعاملی
  • 83. کاربرد توابع ارزش در تحلیل رفتار عامل‌ها
  • 84. کاربرد توابع ارزش در پیش‌بینی عملکرد عامل‌ها
  • 85. کاربرد توابع ارزش در یادگیری انتقال
  • 86. کاربرد توابع ارزش در یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 87. کاربرد توابع ارزش در یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 88. کاربرد توابع ارزش در یادگیری تقویتی با فضای حالت بزرگ
  • 89. کاربرد توابع ارزش در یادگیری تقویتی با فضای اقدام بزرگ
  • 90. کاربرد توابع ارزش در یادگیری تقویتی با عدم قطعیت
  • 91. کاربرد توابع ارزش در یادگیری تقویتی با عامل‌های نادیده
  • 92. کاربرد توابع ارزش در یادگیری تقویتی با عامل‌های مخرب
  • 93. کاربرد توابع ارزش در یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 94. کاربرد توابع ارزش در یادگیری تقویتی با عامل‌های پویا

📚 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.