اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های نادر

کتاب بهینه‌سازی استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های نادر

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی استراتژی پاداش نادر سیستم‌های چندعامله هوش مصنوعی هوش مصنوعی توزیع‌شده یادگیری تقویتی پراکنده یادگیری تقویتی چندعامله 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 بهینه‌سازی استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های نادر

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 محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 7. یادگیری Q
  • 8. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 9. یادگیری Policy Gradient
  • 10. بازیگر-منتقد (Actor-Critic)
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 12. چالش‌های MARL
  • 13. هماهنگی و رقابت بین عوامل
  • 14. فضای حالت و عمل مشترک
  • 15. مشاهده‌پذیری محدود
  • 16. عدم ایستایی محیط
  • 17. الگوریتم‌های پایه MARL
  • 18. Multi-Agent Q-Learning (MAQL)
  • 19. Independent Q-Learning (IQL)
  • 20. Joint Action Learners (JAL)
  • 21. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 22. QMIX
  • 23. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 24. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 25. رویکردهای مبتنی بر مشاهده‌پذیری مشترک
  • 26. رویکردهای مبتنی بر مشاهده‌پذیری جزئی
  • 27. یادگیری مبتنی بر عامل مرکزی
  • 28. یادگیری مبتنی بر عامل غیرمتمرکز
  • 29. یادگیری مبتنی بر عامل ترکیبی
  • 30. مدل‌های ارتباطی بین عوامل
  • 31. یادگیری تقویتی با پاداش‌های نادر
  • 32. ماهیت پاداش‌های نادر
  • 33. چالش‌های یادگیری با پاداش‌های نادر
  • 34. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 35. اهمیت نمونه‌برداری
  • 36. استفاده از حافظه تجربی
  • 37. تکنیک‌های نمونه‌برداری مبتنی بر فراوانی
  • 38. تکنیک‌های نمونه‌برداری مبتنی بر اهمیت
  • 39. افزایش پاداش‌های نادر
  • 40. تکنیک‌های مهندسی پاداش
  • 41. تزریق پاداش مصنوعی
  • 42. استفاده از پاداش‌های تفکیک‌شده
  • 43. پاداش‌های مبتنی بر پیشرفت
  • 44. پاداش‌های مبتنی بر هدف
  • 45. استفاده از دانش قبلی
  • 46. یادگیری انتقالی در MARL
  • 47. یادگیری با نظارت در MARL
  • 48. یادگیری تقویتی نیمه‌نظارتی
  • 49. بهینه‌سازی استراتژی‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 50. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی استراتژی
  • 51. معیارهای ارزیابی استراتژی
  • 52. تکنیک‌های جستجوی استراتژی
  • 53. بهینه‌سازی مبتنی بر جمعیت
  • 54. الگوریتم‌های ژنتیک در MARL
  • 55. بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان
  • 56. روش‌های جستجوی تصادفی
  • 57. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 58. بهینه‌سازی معماری شبکه عصبی
  • 59. بهینه‌سازی الگوریتم یادگیری
  • 60. بهینه‌سازی تابع پاداش
  • 61. بهینه‌سازی سیاست‌ها
  • 62. بهینه‌سازی استراتژی‌های پاداش نادر
  • 63. طراحی پاداش‌های مؤثر
  • 64. تنظیم پارامترهای پاداش
  • 65. ارزیابی تأثیر پاداش‌ها
  • 66. بهینه‌سازی الگوریتم‌های نمونه‌برداری
  • 67. تنظیم نرخ نمونه‌برداری
  • 68. بهبود روش‌های نمونه‌برداری
  • 69. بهینه‌سازی تکنیک‌های افزایش پاداش
  • 70. تنظیم شدت پاداش‌های مصنوعی
  • 71. طراحی پاداش‌های هدفمند
  • 72. کاربردها و مطالعات موردی MARL
  • 73. رباتیک و کنترل سیستم‌های چندعامله
  • 74. بازی‌های ویدئویی و شبیه‌سازی‌ها
  • 75. شبکه‌های هوشمند و مدیریت ترافیک
  • 76. سیستم‌های توزیع‌شده و محاسبات ابری
  • 77. مدیریت منابع و تخصیص وظایف
  • 78. بازارهای مالی و معاملات الگوریتمی
  • 79. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 80. شبکه‌های حسگر و اینترنت اشیاء
  • 81. مدیریت زنجیره تأمین
  • 82. امنیت سایبری و تشخیص نفوذ
  • 83. کاربرد MARL در حوزه‌های نظامی
  • 84. کاربرد MARL در ربات‌های همکار
  • 85. مطالعات موردی در کنترل پهپادهای گروهی
  • 86. مطالعات موردی در مدیریت ناوگان خودروهای خودران
  • 87. مطالعات موردی در بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 88. مطالعات موردی در سیستم‌های مدیریت انبار هوشمند
  • 89. مطالعات موردی در بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های ارتباطی
  • 90. مطالعات موردی در سیستم‌های بازیابی اطلاعات توزیع‌شده
  • 91. مطالعات موردی در بهینه‌سازی زمان‌بندی تولید
  • 92. مطالعات موردی در سیستم‌های یادگیری مشارکتی

📚 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.