اکسپرس 24
کتاب حل چالش‌های فضای حالت و عمل مشترک در یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد مدرن

کتاب حل چالش‌های فضای حالت و عمل مشترک در یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد مدرن

تگ‌ها: MARL حل چالش MARL عمل عمل مشترک فضای حالت فضای حالت مشترک هوش مصنوعی چندعامله یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری تقویتی مدرن 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 حل چالش‌های فضای حالت و عمل مشترک در یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد مدرن

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: فضاهای حالت و عمل مشترک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و اهمیت آن
  • 5. فضای حالت و فضای عمل
  • 6. یادگیری تقویتی تک‌عامله: الگوریتم‌های پایه
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 10. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 11. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی
  • 12. حفظ انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در محتوای آموزشی
  • 13. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 14. انواع تعاملات بین عامل‌ها
  • 15. همکاری بین عامل‌ها
  • 16. رقابت بین عامل‌ها
  • 17. محیط‌های مختلط (Cooperative-Competitive)
  • 18. چالش‌های فضای حالت مشترک در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. چالش‌های فضای عمل مشترک در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
  • 21. مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 22. روش‌های یادگیری با ناظر (Supervised Learning) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. روش‌های یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. روش‌های یادگیری نیمه‌ناظر (Semi-Supervised Learning) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. رویکردهای مدرن در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 27. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized Execution)
  • 28. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی و توزیع‌شده (CTDE)
  • 29. مدل‌های یادگیری مبتنی بر عامل (Agent-based Models)
  • 30. مدل‌های یادگیری مبتنی بر تابع ارزش (Value-based Methods)
  • 31. مدل‌های یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-based Methods)
  • 32. مدل‌های یادگیری ترکیبی (Actor-Critic Methods)
  • 33. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. یادگیری تقویتی با ترانسفورمرها (Transformers)
  • 35. یادگیری تقویتی با شبکه‌های کانولوشنال (CNNs)
  • 36. یادگیری تقویتی با شبکه‌های بازگشتی (RNNs)
  • 37. حافظه بلندمدت در عامل‌ها
  • 38. یادگیری تقویتی با مدل‌سازی محیط (Model-based RL)
  • 39. یادگیری تقویتی بدون مدل‌سازی محیط (Model-free RL)
  • 40. یادگیری تقویتی با جستجوی درخت سیاست (Policy Tree Search)
  • 41. یادگیری تقویتی با یادگیری شبیه‌سازی (Imitation Learning)
  • 42. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 43. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 44. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی متقابل (Meta-Reinforcement Learning)
  • 45. روش‌های افزایش پاداش (Reward Shaping)
  • 46. طراحی تابع پاداش در محیط‌های پیچیده
  • 47. مدیریت فضای حالت بزرگ
  • 48. مدیریت فضای عمل بزرگ
  • 49. تکنیک‌های کاهش ابعاد فضای حالت
  • 50. تکنیک‌های کاهش ابعاد فضای عمل
  • 51. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 52. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 53. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 55. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 56. یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
  • 57. یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 58. یادگیری تقویتی در سیستم‌های هوشمند
  • 59. یادگیری تقویتی در اقتصاد محاسباتی
  • 60. یادگیری تقویتی در مدیریت زنجیره تأمین
  • 61. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 62. یادگیری تقویتی در رباتیک مشارکتی
  • 63. یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 64. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 65. یادگیری تقویتی در بینایی ماشین
  • 66. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده قابل اعتماد
  • 67. یادگیری تقویتی در حوزه‌های امنیتی با رعایت چارچوب‌های قانونی
  • 68. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 69. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مالی اسلامی (بدون ربا)
  • 70. یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک شهری
  • 71. یادگیری تقویتی در سیستم‌های سلامت با رویکرد بومی
  • 72. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تولید
  • 73. یادگیری تقویتی در ربات‌های صنعتی
  • 74. یادگیری تقویتی در هوافضا
  • 75. یادگیری تقویتی در کشاورزی هوشمند
  • 76. یادگیری تقویتی در مدیریت پسماند
  • 77. یادگیری تقویتی در سیستم‌های آموزشی نوین
  • 78. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 79. یادگیری تقویتی در ربات‌های خدماتی
  • 80. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 81. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع
  • 82. یادگیری تقویتی در ربات‌های پرنده
  • 83. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی منابع آبی
  • 84. یادگیری تقویتی در سیستم‌های پیش‌بینی
  • 85. یادگیری تقویتی در ربات‌های زیرآبی
  • 86. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی لجستیک
  • 87. یادگیری تقویتی در سیستم‌های تشخیص خطا
  • 88. یادگیری تقویتی در ربات‌های جستجو و نجات
  • 89. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی توزیع منابع
  • 90. یادگیری تقویتی در سیستم‌های کنترل هوشمند
  • 91. یادگیری تقویتی در ربات‌های خانگی
  • 92. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای تحقیق و توسعه
  • 93. یادگیری تقویتی در سیستم‌های امنیتی سایبری (با رویکرد دفاعی)
  • 94. یادگیری تقویتی در ربات‌های انسان‌نما
  • 95. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 96. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مدیریت انرژی ساختمان
  • 97. یادگیری تقویتی در ربات‌های آموزشی
  • 98. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی تولید انرژی پاک
  • 99. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مدیریت ریسک (با چارچوب‌های شرعی)
  • 100. یادگیری تقویتی در ربات‌های پزشکی

📚 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.