کتاب کاوش در معماری‌های عمیق برای یادگیری سیاست 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 کاوش در معماری‌های عمیق برای یادگیری سیاست در یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based Algorithms)

🎓 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 یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و سیاست
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 7. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 8. یادگیری ترکیبی ارزش و سیاست
  • 9. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 12. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 13. شبکه‌های ترانسفورمر
  • 14. شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 15. معماری‌های عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 16. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی (DQN)
  • 17. الگوریتم‌های DQN پیشرفته
  • 18. Double DQN
  • 19. Dueling DQN
  • 20. Prioritized Experience Replay
  • 21. Actor-Critic Methods
  • 22. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 23. Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)
  • 24. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 25. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 26. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 27. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 28. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 29. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 30. نوشته‌های مشترک و متقابل
  • 31. فضای حالت و عمل مشترک
  • 32. هماهنگی و رقابت در MARL
  • 33. مدل‌های عامل مرکزی و عامل غیرمتمرکز
  • 34. یادگیری عامل مرکزی (CTDE)
  • 35. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 36. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 37. QMIX
  • 38. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 39. QTRAN
  • 40. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف چندعامله (MMDP)
  • 41. مفاهیم اساسی MMDP
  • 42. حل MMDP با روش‌های دقیق
  • 43. حل MMDP با روش‌های تقریبی
  • 44. کاربرد شبکه‌های عصبی در MMDP
  • 45. معماری‌های عمیق برای MMDP
  • 46. شبکه‌های عصبی برای تابع ارزش در MMDP
  • 47. شبکه‌های عصبی برای سیاست در MMDP
  • 48. شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای ورودی‌های تصویری در MMDP
  • 49. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای توالی‌ها در MMDP
  • 50. ترانسفورمرها در MMDP
  • 51. یادگیری مبتنی بر مشاهده در MMDP
  • 52. یادگیری مشاهده‌پذیر محدود (POMDP) چندعامله
  • 53. مبانی POMDP چندعامله
  • 54. چالش‌های POMDP چندعامله
  • 55. روش‌های حل POMDP چندعامله
  • 56. معماری‌های عمیق برای POMDP چندعامله
  • 57. یادگیری مشاهده‌پذیر در عامل مرکزی
  • 58. یادگیری مشاهده‌پذیر در عامل غیرمتمرکز
  • 59. استراتژی‌های ارتباطی در MARL
  • 60. یادگیری ارتباط برای هماهنگی
  • 61. مدل‌های ارتباط پیام‌رسانی
  • 62. یادگیری ارتباط با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 63. یادگیری ارتباط در محیط‌های پویا
  • 64. ارتباط خودکار در MARL
  • 65. یادگیری تقویتی برای امنیت سایبری
  • 66. مدل‌سازی تهدیدات سایبری با MARL
  • 67. تشخیص نفوذ با MARL
  • 68. پاسخ به حوادث سایبری با MARL
  • 69. بهینه‌سازی دفاع سایبری با MARL
  • 70. یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 71. کنترل ربات‌های چندگانه با MARL
  • 72. هماهنگی ربات‌ها در وظایف پیچیده
  • 73. یادگیری رفتار حرکتی ربات‌ها
  • 74. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 75. بهینه‌سازی منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 76. مدیریت ترافیک با MARL
  • 77. کنترل ترافیک هوشمند
  • 78. یادگیری تقویتی برای اقتصاد
  • 79. مدل‌سازی بازار با MARL
  • 80. معاملات الگوریتمی با MARL
  • 81. یادگیری تقویتی برای بازی‌ها
  • 82. استراتژی‌های بازی پیشرفته با MARL
  • 83. توسعه هوش مصنوعی برای بازی‌های تخته‌ای
  • 84. کاربردهای پژوهشی پیشرفته در MARL
  • 85. یادگیری تقویتی برای کشف دارو
  • 86. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 87. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 88. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی
  • 89. ارزیابی و سنجش عملکرد در MARL
  • 90. روش‌های ارزیابی عادلانه و معتبر
  • 91. تجزیه و تحلیل حساسیت و استحکام
  • 92. ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در MARL
  • 93. تعصب و انصاف در الگوریتم‌های MARL
  • 94. شفافیت و تفسیرپذیری در MARL
  • 95. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 96. روندهای نوظهور و چالش‌های آینده
  • 97. پژوهش‌های بین‌رشته‌ای در MARL

📚 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.