اکسپرس 24
کتاب طراحی سیستم‌های یادگیری تقویتی خودکار با عامل مرکزی

کتاب طراحی سیستم‌های یادگیری تقویتی خودکار با عامل مرکزی

تگ‌ها: MARL خودکارسازی طراحی سیستم عامل مرکزی 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 طراحی سیستم‌های یادگیری تقویتی خودکار با عامل مرکزی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Agent Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
  • 3. تابع پاداش و فرایند تصمیم‌گیری مارکوف
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. سیاست عامل
  • 6. مقدار حالت و مقدار عمل
  • 7. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 8. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 9. یادگیری مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 11. یادگیری Q
  • 12. جدول Q
  • 13. یادگیری Q-Learning
  • 14. یادگیری SARSA
  • 15. تفاوت Q-Learning و SARSA
  • 16. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 17. گرادیان سیاست
  • 18. الگوریتم Actor-Critic
  • 19. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 20. معماری شبکه‌های عصبی در DQN
  • 21. تجربه بازپخش (Experience Replay)
  • 22. شبکه هدف (Target Network)
  • 23. بهینه‌سازی DQN
  • 24. Double DQN
  • 25. Dueling DQN
  • 26. Prioritized Experience Replay
  • 27. Rainbow DQN
  • 28. الگوریتم‌های Policy Gradient پیشرفته
  • 29. REINFORCE
  • 30. Actor-Critic مبتنی بر واریانس کم
  • 31. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 32. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 33. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 34. Trust Region Policy Optimization (TRPO)
  • 35. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 36. Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)
  • 37. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 38. یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 39. مفاهیم عامل مرکزی
  • 40. هماهنگی عامل‌ها
  • 41. یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 42. محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 43. استفاده از OpenAI Gym
  • 44. پیاده‌سازی محیط‌های سفارشی
  • 45. ارزیابی عملکرد عامل
  • 46. متریک‌های ارزیابی
  • 47. نمودارهای یادگیری
  • 48. تنظیم ابرپارامترها
  • 49. انتخاب شبکه عصبی مناسب
  • 50. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
  • 51. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 52. مثال‌های کاربردی یادگیری تقویتی
  • 53. کنترل رباتیک
  • 54. بازی‌های کامپیوتری
  • 55. بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع شده
  • 56. مدیریت منابع
  • 57. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 58. توصیه‌گرهای شخصی‌سازی شده
  • 59. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 60. مدیریت پورتفولیو
  • 61. معاملات الگوریتمی
  • 62. بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 63. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 64. تشخیص پزشکی
  • 65. طراحی درمان
  • 66. یادگیری تقویتی در آموزش
  • 67. شخصی‌سازی محتوای آموزشی
  • 68. تطبیق مسیر یادگیری
  • 69. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 70. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 71. شفافیت در تصمیم‌گیری
  • 72. امنیت عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 73. مقاومت در برابر حملات
  • 74. روش‌های اعتبارسنجی مدل
  • 75. تحلیل حساسیت
  • 76. مطالعات موردی پیشرفته
  • 77. یادگیری تقویتی در ربات‌های انسان‌نما
  • 78. یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
  • 79. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر پیچیده
  • 80. یادگیری تقویتی در شبکه‌های توزیع شده پویا
  • 81. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 82. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 83. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 84. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق مشاهده
  • 85. یادگیری تقویتی در محیط‌های با ابهام
  • 86. یادگیری تقویتی با استدلال علی
  • 87. یادگیری تقویتی با هدف‌گذاری
  • 88. یادگیری تقویتی با یادگیری سلسله مراتبی
  • 89. یادگیری تقویتی با یادگیری اکتشافی
  • 90. یادگیری تقویتی در یادگیری ماشین تقویتی
  • 91. یادگیری تقویتی در یادگیری عمیق
  • 92. یادگیری تقویتی در یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 93. یادگیری تقویتی در یادگیری خودنظارتی
  • 94. یادگیری تقویتی در یادگیری تقابلی
  • 95. کاربردهای نوین یادگیری تقویتی
  • 96. آینده یادگیری تقویتی
  • 97. چالش‌های پیش رو در یادگیری تقویتی
  • 98. رهنمودهای پژوهشی در یادگیری تقویتی

📚 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.