کتاب PyMARL: ابزاری برای خلق عامل‌های هوشمند در دنیای واقعی

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 PyMARL: ابزاری برای خلق عامل‌های هوشمند در دنیای واقعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. اصول اولیه یادگیری تقویتی
  • 3. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)
  • 4. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 6. یادگیری عمیق Q (DQN)
  • 7. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 8. مفاهیم پایه PyMARL
  • 9. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 10. ساختار کلی محیط‌های PyMARL
  • 11. تعریف عامل‌ها در PyMARL
  • 12. تعریف محیط‌های مشترک
  • 13. محیط‌های ساده برای آزمایش
  • 14. محیط Gridworld
  • 15. محیط Cooperative Navigation
  • 16. محیط Multi-Agent Traffic Control
  • 17. محیط StarCraft II
  • 18. پیاده‌سازی عامل‌های ساده
  • 19. استفاده از الگوریتم‌های پایه
  • 20. Q-Learning در محیط‌های چندعامله
  • 21. Deep Q-Networks برای عامل‌ها
  • 22. آموزش عامل‌ها در PyMARL
  • 23. تنظیم پارامترهای یادگیری
  • 24. مشاهده و ضبط نتایج آموزش
  • 25. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 26. معیارهای ارزیابی در محیط‌های چندعامله
  • 27. مقایسه الگوریتم‌های مختلف
  • 28. محیط‌های پیچیده‌تر
  • 29. مدیریت منابع در محیط‌های چندعامله
  • 30. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 31. حل تعارضات بین عامل‌ها
  • 32. یادگیری استراتژی‌های مشارکتی
  • 33. یادگیری استراتژی‌های رقابتی
  • 34. استفاده از مدل‌های احتمالی
  • 35. یادگیری از طریق مشاهده
  • 36. یادگیری تقویتی با تقلید
  • 37. تکنیک‌های پیشرفته عامل‌ها
  • 38. عامل‌های مبتنی بر شبکه عصبی عمیق
  • 39. عامل‌های با حافظه بلندمدت (LSTM)
  • 40. عامل‌های مولد
  • 41. استفاده از روش‌های مبتنی بر گرادیان سیاست
  • 42. Policy Gradients در PyMARL
  • 43. Actor-Critic Methods
  • 44. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 45. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 46. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) Architectures
  • 47. Independent Q-Learning (IQL)
  • 48. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 49. QMIX
  • 50. MADDPG
  • 51. COMA
  • 52. اتصال PyMARL به محیط‌های خارجی
  • 53. استفاده از API محیط‌های خارجی
  • 54. تطبیق محیط‌های دلخواه با PyMARL
  • 55. مدیریت داده‌ها و نتایج
  • 56. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 57. تجسم نتایج و عملکرد عامل‌ها
  • 58. ابزارهای تحلیل و بصری‌سازی
  • 59. کاربرد PyMARL در مسائل واقعی
  • 60. بهینه‌سازی رباتیک
  • 61. کنترل ترافیک هوشمند
  • 62. مدیریت شبکه انرژی
  • 63. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 64. بازی‌های هوشمند چندنفره
  • 65. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 66. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 67. ملاحظات امنیتی در عامل‌های هوشمند
  • 68. اخلاق در هوش مصنوعی چندعامله
  • 69. توسعه و نگهداری پروژه‌های MARL
  • 70. مستندسازی کد و محیط‌ها
  • 71. اشتراک‌گذاری مدل‌ها و نتایج
  • 72. بررسی مقالات و تحقیقات روز
  • 73. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 74. یادگیری تقویتی با نظارت انسانی
  • 75. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 76. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 77. یادگیری تقویتی برای ربات‌های خودمختار
  • 78. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع
  • 79. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 80. یادگیری تقویتی در رباتیک پروازی
  • 81. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 82. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 83. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 84. یادگیری تقویتی در امور مالی
  • 85. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 86. یادگیری تقویتی در آموزش
  • 87. یادگیری تقویتی در علوم مواد
  • 88. یادگیری تقویتی در رباتیک زیرآب
  • 89. یادگیری تقویتی در اکتشافات فضایی
  • 90. یادگیری تقویتی در مدیریت پسماند
  • 91. یادگیری تقویتی در کشاورزی هوشمند
  • 92. یادگیری تقویتی در مدیریت بحران
  • 93. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 94. یادگیری تقویتی در ربات‌های خانگی
  • 95. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 96. یادگیری تقویتی در سیستم‌های نظارتی
  • 97. یادگیری تقویتی در ربات‌های صنعتی
  • 98. یادگیری تقویتی در شبکه‌های حسگر
  • 99. یادگیری تقویتی در خودروهای خودران
  • 100. یادگیری تقویتی در مدیریت شهری

📚 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.