اکسپرس 24
کتاب مبانی نظری یادگیری تقویتی با چندین عامل

کتاب مبانی نظری یادگیری تقویتی با چندین عامل

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی عوامل هوشمند کنترل بهینه هوش مصنوعی هوش مصنوعی چندعامله یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق تقویتی 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 مبانی نظری یادگیری تقویتی با چندین عامل

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: اصول و مفاهیم MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل در یادگیری تقویتی
  • 4. محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. حالت، عمل و پاداش
  • 6. فرایند تصمیم گیری مارکوف
  • 7. مدل های مارکوفی تصمیم گیری (MDP)
  • 8. تابع ارزش حالت
  • 9. تابع ارزش عمل
  • 10. معادله بلمن
  • 11. روش های ارزش گذاری
  • 12. روش های کنترل
  • 13. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 14. یادگیری تقویتی با مدل
  • 15. سیاست در یادگیری تقویتی
  • 16. سیاست بهینه
  • 17. یادگیری Q (Q-learning)
  • 18. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 19. شبکه های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 20. عملگرهای تقویتی
  • 21. تابع هدف در یادگیری تقویتی
  • 22. تکنیک های اکتشاف (Exploration)
  • 23. تکنیک های بهره برداری (Exploitation)
  • 24. اهمیت اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 25. اهمیت بهره برداری در یادگیری تقویتی
  • 26. محدودیت های یادگیری تقویتی سنتی
  • 27. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 28. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 29. چالش های MARL
  • 30. تعامل بین عوامل
  • 31. ارتباطات بین عوامل
  • 32. هماهنگی بین عوامل
  • 33. رقابت بین عوامل
  • 34. یادگیری مشترک (Co-learning)
  • 35. یادگیری تیمی (Team learning)
  • 36. یادگیری رقابتی (Competitive learning)
  • 37. بازی های مجموع صفر
  • 38. بازی های مجموع غیر صفر
  • 39. مفاهیم نظریه بازی ها در MARL
  • 40. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 41. تقریب تعادل نش
  • 42. بازی های پویا
  • 43. مدل های عامل محور
  • 44. مدل های مبتنی بر عامل (Agent-based models)
  • 45. معماری های MARL
  • 46. معماری های متمرکز (Centralized)
  • 47. معماری های غیر متمرکز (Decentralized)
  • 48. معماری های ترکیبی (Hybrid)
  • 49. الگوریتم های MARL
  • 50. الگوریتم های مبتنی بر ارزش
  • 51. الگوریتم های مبتنی بر سیاست
  • 52. الگوریتم های مشترک (Actor-Critic)
  • 53. یادگیری چند عامله Q (Multi-Agent Q-learning)
  • 54. یادگیری چند عامله Deep Q-Network (MADQN)
  • 55. یادگیری چند عامله Policy Gradient
  • 56. معماری های مبتنی بر ارتباطات (Communication-based architectures)
  • 57. یادگیری مبتنی بر مشاهده مشترک
  • 58. یادگیری مبتنی بر مشاهده محلی
  • 59. یادگیری مبتنی بر حافظه مشترک
  • 60. یادگیری مبتنی بر تجزیه و تحلیل رفتار
  • 61. کاربردهای MARL
  • 62. ترافیک هوشمند
  • 63. سیستم های توصیه گر چند عامله
  • 64. رباتیک چند عامله
  • 65. بازی های کامپیوتری چند عامله
  • 66. مدیریت منابع در سیستم های توزیع شده
  • 67. شبکه های حسگر هوشمند
  • 68. بازارهای انرژی هوشمند
  • 69. فناوری بلاکچین و MARL
  • 70. امنیت سایبری و MARL
  • 71. سیستم های خودمختار چند عامله
  • 72. مدل سازی پدیده های اجتماعی
  • 73. شبیه سازی سیستم های پیچیده
  • 74. یادگیری تقلیدی در MARL
  • 75. یادگیری مبتنی بر قیاس
  • 76. روش های مبتنی بر شواهد
  • 77. روش های مبتنی بر شبیه سازی
  • 78. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 79. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 80. سناریوهای شبیه سازی برای ارزیابی
  • 81. چالش های پیاده سازی MARL
  • 82. مقیاس پذیری در MARL
  • 83. پایداری در MARL
  • 84. قابلیت تفسیر در MARL
  • 85. اخلاقیات در MARL
  • 86. طراحی پاداش در MARL
  • 87. طراحی تابع پاداش برای هماهنگی
  • 88. طراحی تابع پاداش برای رقابت
  • 89. طراحی تابع پاداش برای تعادل
  • 90. آینده پژوهی در MARL
  • 91. روندهای تحقیقاتی در MARL
  • 92. چالش های آینده در MARL
  • 93. نوآوری در الگوریتم های MARL
  • 94. کاربردهای نوین 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.