اکسپرس 24
کتاب کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در سناریوهای پاداش پراکنده

کتاب کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در سناریوهای پاداش پراکنده

تگ‌ها: MARL الگوریتم های یادگیری تقویتی بهینه سازی پاداش پراکنده سیستم های چند عامله کاربردهای هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله 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 کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله در سناریوهای پاداش پراکنده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. حالت‌ها و عمل‌ها در محیط چندعامله
  • 5. تابع پاداش و هدف یادگیری
  • 6. مدل‌های محیطی و عامل‌ها
  • 7. تعاملات عامل-محیط
  • 8. تعریف سناریوهای پاداش پراکنده
  • 9. شناسایی چالش‌های پاداش پراکنده
  • 10. اهمیت یادگیری تقویتی در پاداش پراکنده
  • 11. مبانی یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 13. مقایسه با یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 15. یادگیری تقویتی ترکیبی (Actor-Critic)
  • 16. یادگیری عمیق تقویتی
  • 17. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 18. معماری‌های شبکه عصبی مناسب
  • 19. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 20. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 21. تعریف دینامیک‌های محیطی پیچیده
  • 22. مدل‌سازی حالت‌های پنهان
  • 23. تخمین تابع ارزش در حالت‌های پنهان
  • 24. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 25. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
  • 26. آماده‌سازی محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 27. طراحی تابع پاداش مناسب برای پاداش پراکنده
  • 28. تکنیک‌های افزایش پاداش
  • 29. استفاده از پاداش‌های مصنوعی
  • 30. اعمال تکنیک‌های اکتشاف (Exploration)
  • 31. استراتژی‌های حریصانه در مقابل اکتشاف
  • 32. روش‌های مبتنی بر آنتروپی
  • 33. روش‌های مبتنی بر تنوع (Diversity)
  • 34. یادگیری تقویتی با پاداش‌های ضمنی
  • 35. استفاده از پاداش‌های مثبت و منفی
  • 36. مدیریت پاداش‌های پراکنده در طول زمان
  • 37. تکنیک‌های سیاست‌گذاری برای پاداش پراکنده
  • 38. یادگیری سیاست‌های بهینه
  • 39. یادگیری سیاست‌های مقاوم
  • 40. یادگیری سیاست‌های تطبیقی
  • 41. مدل‌سازی رفتار سایر عامل‌ها
  • 42. یادگیری تقویتی رقابتی (Adversarial RL)
  • 43. یادگیری تقویتی مشارکتی (Cooperative RL)
  • 44. یادگیری تقویتی مختلط (Mixed RL)
  • 45. کاربردها در رباتیک و کنترل
  • 46. کنترل ربات‌های متحرک در محیط‌های پیچیده
  • 47. هماهنگی ربات‌ها در وظایف مشترک
  • 48. بهینه‌سازی مسیر ربات‌ها با پاداش پراکنده
  • 49. کاربردها در بازی‌ها
  • 50. استراتژی‌های هوشمند در بازی‌های تخته‌ای
  • 51. یادگیری عامل‌های بازی در محیط‌های پویا
  • 52. مدل‌سازی حریفان در بازی‌های ویدئویی
  • 53. کاربردها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. شخصی‌سازی توصیه‌ها با پاداش پراکنده
  • 55. یادگیری ترجیحات کاربر در طول زمان
  • 56. بهینه‌سازی تعامل کاربر با سیستم
  • 57. کاربردها در مدیریت منابع
  • 58. تخصیص بهینه منابع در شبکه‌های توزیع شده
  • 59. مدیریت مصرف انرژی با یادگیری تقویتی
  • 60. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با پاداش پراکنده
  • 61. کاربردها در امور مالی
  • 62. معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی
  • 63. مدیریت ریسک با یادگیری تقویتی
  • 64. بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری
  • 65. تحلیل و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 66. معیارهای ارزیابی در یادگیری تقویتی
  • 67. مقایسه با روش‌های پایه (Baseline)
  • 68. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 69. تجزیه و تحلیل پایداری الگوریتم‌ها
  • 70. تکنیک‌های افزایش کارایی
  • 71. فشرده‌سازی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 72. کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 73. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 74. یادگیری با نمونه‌های کم (Few-shot RL)
  • 75. چالش‌های تعمیم‌پذیری
  • 76. تعمیم به محیط‌های جدید
  • 77. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
  • 78. روش‌های یادگیری آفلاین (Offline RL)
  • 79. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 80. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 81. استفاده از یادگیری تقویتی در پیش‌بینی
  • 82. مدل‌سازی رفتار سیستم‌های پیچیده
  • 83. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 84. هماهنگی در مقیاس بزرگ
  • 85. عدم قطعیت در محیط‌های چندعامله
  • 86. یادگیری تقویتی با حاکمیت (Hierarchical RL)
  • 87. یادگیری تقویتی با مدل (Model-based RL)
  • 88. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مبتنی بر هدف
  • 89. اخلاق و مسئولیت در یادگیری تقویتی
  • 90. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های یادگیری تقویتی
  • 91. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 92. گرایش‌های نوین در حوزه پاداش پراکنده
  • 93. کاربردهای نوظهور یادگیری تقویتی
  • 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز 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.