اکسپرس 24
کتاب COMA: آخرین تحولات، چالش‌های پیش رو و چشم‌اندازهای آینده در یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب COMA: آخرین تحولات، چالش‌های پیش رو و چشم‌اندازهای آینده در یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: COMA MARL بهینه سازی شبکه عصبی عوامل هوشمند هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چند عامله یادگیری عمیق 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 COMA: آخرین تحولات، چالش‌های پیش رو و چشم‌اندازهای آینده در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای عامل‌ها و محیط
  • 3. فضاهای حالت و عمل
  • 4. تابع پاداش و هدف یادگیری
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی: مدل‌دار و بی‌مدل
  • 6. یادگیری مبتنی بر ارزش (Value-Based Learning)
  • 7. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-Based Learning)
  • 8. ترکیب یادگیری مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 10. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 11. چالش‌های اصلی در MARL: غیر ایستا بودن محیط
  • 12. چالش‌های اصلی در MARL: هماهنگی و رقابت
  • 13. چالش‌های اصلی در MARL: مشاهده‌پذیری محدود
  • 14. چالش‌های اصلی در MARL: انفجار فضای حالت/عمل
  • 15. انواع محیط‌های MARL: مشترک و رقابتی
  • 16. انواع محیط‌های MARL: مشارکتی و ترکیبی
  • 17. تعریف بازی‌ها در چارچوب MARL
  • 18. مفاهیم بازی‌های هم‌زمان و ترتیبی
  • 19. بازی‌های با مجموع صفر و غیر صفر
  • 20. معادلات بلمن در MARL
  • 21. الگوریتم‌های یادگیری Q-Learning برای MARL
  • 22. الگوریتم‌های Policy Gradient برای MARL
  • 23. الگوریتم‌های Actor-Critic برای MARL
  • 24. تکنیک‌های یادگیری مشترک (Joint Learning)
  • 25. تکنیک‌های یادگیری مستقل (Independent Learning)
  • 26. یادگیری با عامل‌های متمرکز و غیرمتمرکز
  • 27. مدل‌های مبتنی بر ارتباطات (Communication-based Models)
  • 28. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 29. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed MARL)
  • 30. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی (Hierarchical MARL)
  • 31. یادگیری تقویتی با حافظه (Memory-based MARL)
  • 32. روش‌های یادگیری سیاست مشترک
  • 33. روش‌های یادگیری ارزش مشترک
  • 34. یادگیری هماهنگ بین عامل‌ها
  • 35. مدل‌های مبتنی بر نظریه بازی‌ها در MARL
  • 36. کاربرد تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 37. کاربرد تعادل کورنو (Cournot Equilibrium)
  • 38. کاربرد تعادل استاکلبرگ (Stackelberg Equilibrium)
  • 39. یادگیری سیاست بهینه در بازی‌های تکرارشونده
  • 40. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 41. کاربرد MARL در سیستم‌های خودران
  • 42. یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک
  • 43. یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند
  • 44. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده محاسباتی
  • 45. کاربرد MARL در بازی‌های استراتژیک (بدون ترویج قمار)
  • 46. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع
  • 47. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 48. یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 49. یادگیری تقویتی در امنیت سایبری (دفاعی)
  • 50. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 51. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مالی (با رعایت ضوابط)
  • 52. یادگیری تقویتی در پزشکی و سلامت (با رعایت ضوابط)
  • 53. یادگیری تقویتی در آموزش و پرورش (با رعایت ضوابط)
  • 54. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 55. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
  • 56. معیارهای ارزیابی در محیط‌های رقابتی
  • 57. معیارهای ارزیابی در محیط‌های مشارکتی
  • 58. روش‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 59. روش‌های جلوگیری از همگرایی نامطلوب
  • 60. تکنیک‌های تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 61. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
  • 62. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در MARL
  • 63. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
  • 64. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در MARL
  • 65. مدل‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در MARL
  • 66. چالش‌های داده و شبیه‌سازی در MARL
  • 67. اخلاق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 68. مسائل مربوط به شفافیت و توضیح‌پذیری (Explainability)
  • 69. امنیت عامل‌ها در برابر حملات (Adversarial Attacks)
  • 70. قابلیت اطمینان (Robustness) در عامل‌های MARL
  • 71. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مصنوعی (Shaped Rewards)
  • 73. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning) در MARL
  • 74. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 75. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 76. یادگیری تقویتی برای عامل‌های روباتیک انعطاف‌پذیر
  • 77. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های رباتیک پروازی
  • 78. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های رباتیک زیرآبی
  • 79. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های رباتیک خانگی
  • 80. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در ساختمان‌ها
  • 81. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تولید انرژی
  • 82. یادگیری تقویتی برای مدیریت مصرف انرژی
  • 83. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 84. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع در محاسبات ابری
  • 85. یادگیری تقویتی در تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 86. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 87. یادگیری تقویتی در طراحی سیستم‌های هوشمند
  • 88. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی رفتار جمعی
  • 89. یادگیری تقویتی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 90. یادگیری تقویتی در پیش‌بینی روند بازار (با رعایت ضوابط)
  • 91. یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک (با رعایت ضوابط)
  • 92. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو
  • 93. یادگیری تقویتی در طراحی الگوریتم‌های زمان‌بندی
  • 94. یادگیری تقویتی در کنترل سیستم‌های پیچیده
  • 95. یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 96. ملاحظات پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری در MARL
  • 97. آینده‌پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای تحقیقاتی آینده

📚 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.