اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمای جامع برای طراحی و پیاده‌سازی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمای جامع برای طراحی و پیاده‌سازی

تگ‌ها: MARL پیاده سازی MARL رباتیک صنعتی طراحی MARL کنترل ربات صنعتی کنترل عامل هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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 یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمای جامع برای طراحی و پیاده‌سازی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های صنعتی برای انجام وظایف نگهداری و تعمیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. عامل، محیط، پاداش، حالت، عمل
  • 4. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 5. حل MDP ها: برنامه‌ریزی پویا
  • 6. حل MDP ها: برنامه‌ریزی مبتنی بر مدل
  • 7. روش‌های بدون مدل: یادگیری Q
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری Q
  • 9. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 10. معماری‌های شبکه عصبی برای DQN
  • 11. بهبودهای DQN: Double DQN
  • 12. بهبودهای DQN: Dueling DQN
  • 13. بهبودهای DQN: Prioritized Experience Replay
  • 14. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 15. تابع سیاست و گرادیان سیاست
  • 16. الگوریتم‌های گرادیان سیاست
  • 17. REINFORCE
  • 18. Actor-Critic Methods
  • 19. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 20. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 21. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 22. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 23. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 24. چالش‌های MARL
  • 25. همکاری در MARL
  • 26. رقابت در MARL
  • 27. مختلط (Cooperative-Competitive)
  • 28. مدل‌سازی محیط چندعامله
  • 29. بازی‌های غیرهمکارانه
  • 30. تعادل نش
  • 31. بازی‌های همکارانه
  • 32. هماهنگی عامل‌ها
  • 33. اقتصاد در MARL
  • 34. یادگیری عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 35. تکامل عامل‌ها
  • 36. یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 37. یادگیری تقویتی مبتنی بر مشاهده
  • 38. سیستم‌های چندعامله با پاداش مشترک
  • 39. سیستم‌های چندعامله با پاداش مجزا
  • 40. یادگیری عامل‌ها در غیاب مدل محیط
  • 41. روش‌های مبتنی بر مدل در MARL
  • 42. یادگیری عامل‌ها با داده‌های محدود
  • 43. یادگیری عامل‌ها در محیط‌های بزرگ
  • 44. یادگیری عامل‌ها با حالت‌های مشاهده‌پذیر جزئی (POMDP)
  • 45. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 46. یادگیری عامل‌ها با عدم قطعیت
  • 47. یادگیری عامل‌ها با پاداش‌های پراکنده
  • 48. کاربرد MARL در رباتیک
  • 49. کاربرد MARL در بازی‌ها (مانند Go، StarCraft)
  • 50. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 51. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 52. کاربرد MARL در شبکه‌های ارتباطی
  • 53. کاربرد MARL در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 54. کاربرد MARL در بهینه‌سازی منابع
  • 55. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. کاربرد MARL در سلامت و پزشکی
  • 57. کاربرد MARL در آموزش
  • 58. کاربرد MARL در تحلیل رفتاری
  • 59. معماری‌های شبکه عصبی برای MARL
  • 60. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 61. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 62. شبکه‌های توجه (Attention Networks) در MARL
  • 63. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عامل‌ها
  • 64. یادگیری تقویتی با ارتباطات صریح
  • 65. یادگیری تقویتی با ارتباطات ضمنی
  • 66. یادگیری تقویتی با حافظه خارجی
  • 67. یادگیری تقویتی با ارتباطات باینری
  • 68. یادگیری تقویتی با ارتباطات پیوسته
  • 69. یادگیری عامل‌ها با ارتباطات قابل یادگیری
  • 70. روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 71. روش‌های مبتنی بر عامل توزیع‌شده (Decentralized Execution)
  • 72. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient)
  • 73. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 74. QMIX
  • 75. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 76. IQL (Independent Q-Learning)
  • 77. MAAC (Multi-Agent Actor-Critic)
  • 78. گرادیان سیاست مشترک (Shared Policy Gradient)
  • 79. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل محیطی برای عامل‌ها
  • 80. یادگیری عامل‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 81. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در MARL
  • 82. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 83. تست و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 84. پیاده‌سازی عملی MARL
  • 85. ابزارها و فریم‌ورک‌های MARL (مانند OpenAI Gym، PettingZoo)
  • 86. بهینه‌سازی پارامترها در MARL
  • 87. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 88. محدودیت‌های MARL
  • 89. آینده پژوهش در MARL
  • 90. روش‌های پیشرفته در MARL
  • 91. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده (Meta-Learning)
  • 92. یادگیری تقویتی با عامل‌های قابل تعمیم
  • 93. یادگیری تقویتی با عامل‌های مقاوم
  • 94. یادگیری تقویتی با عامل‌های شفاف
  • 95. یادگیری تقویتی با عامل‌های قابل تفسیر
  • 96. مسائل باز در MARL
  • 97. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده 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.