کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: راهنمای عملی با PyMARL

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 عملی با PyMARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 4. مدل‌های همکاری و رقابتی
  • 5. محیط‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. فضای حالت و عمل در محیط‌های چندعامله
  • 7. تابع پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. مفاهیم بازی و تعادل نش
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 10. یادگیری Q-Learning
  • 11. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 12. یادگیری Policy Gradient
  • 13. مقدمه‌ای بر PyMARL
  • 14. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 15. ساختار کلی PyMARL
  • 16. محیط‌های نمونه در PyMARL
  • 17. محیط‌های StarCraft Multi-Agent
  • 18. محیط‌های Multi-Agent Particle Environments (MPE)
  • 19. مدل‌های عامل در PyMARL
  • 20. معماری‌های عامل
  • 21. شبکه‌های عصبی برای عامل‌ها
  • 22. پیاده‌سازی عامل‌های ساده
  • 23. آموزش عامل‌های همکاری‌کننده
  • 24. الگوریتم‌های همکاری
  • 25. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 26. IQL (Independent Q-Learning)
  • 27. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 28. QMIX (Q-value Mixing Networks)
  • 29. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 30. SMAC (Structured Multi-Agent Communication)
  • 31. آموزش عامل‌های رقیب
  • 32. آموزش عامل‌های مختلط
  • 33. تنظیم پارامترهای آموزش
  • 34. مدیریت داده‌ها و تجربه‌ها
  • 35. ذخیره‌سازی تجربه (Replay Buffer)
  • 36. نمونه‌برداری از تجربه
  • 37. آموزش با بچ (Batch Training)
  • 38. ارزیابی عملکرد عامل‌ها
  • 39. معیارهای ارزیابی
  • 40. رسم نمودارهای پیشرفت
  • 41. تجزیه و تحلیل نتایج
  • 42. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 43. مدیریت ترافیک شهری
  • 44. کنترل ربات‌های صنعتی
  • 45. بازی‌های چندنفره
  • 46. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 47. شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 48. مدل‌سازی رفتار اقتصادی
  • 49. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 50. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
  • 51. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 52. ناپایداری آموزش
  • 53. چالش‌های ارتباط بین عامل‌ها
  • 54. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 55. پیاده‌سازی در محیط‌های واقعی
  • 56. کتابخانه‌ها و ابزارهای کمکی
  • 57. TensorFlow و PyTorch
  • 58. OpenAI Gym
  • 59. تکنیک‌های پیشرفته
  • 60. یادگیری تقویتی با ارتباطات صریح
  • 61. یادگیری تقویتی با حافظه
  • 62. یادگیری تقویتی با تمرکز
  • 63. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 64. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 65. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 66. یادگیری تقویتی در شبکه‌های مخابراتی
  • 67. یادگیری تقویتی در مالیه
  • 68. یادگیری تقویتی در سلامت
  • 69. مطالعات موردی پیشرفته
  • 70. شبیه‌سازی و آزمایش
  • 71. طراحی محیط‌های پیچیده
  • 72. تنظیمات پیشرفته PyMARL
  • 73. گزارش‌دهی و مستندسازی
  • 74. ساختارهای داده‌ای سفارشی
  • 75. سازگاری با سخت‌افزارهای جدید
  • 76. پشتیبانی از معماری‌های جدید
  • 77. بهینه‌سازی کد برای سرعت
  • 78. موازي‌سازي آموزش
  • 79. استفاده از GPU و TPU
  • 80. عیب‌یابی خطاهای رایج
  • 81. مدیریت منابع محاسباتی
  • 82. توسعهٔ چارچوب‌های جدید
  • 83. مشارکت در جامعهٔ متن‌باز
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله در ایران
  • 85. کاربرد در صنایع داخلی
  • 86. چالش‌های بومی‌سازی
  • 87. ظرفیت‌های پژوهشی در ایران
  • 88. تأثیرگذاری بر آیندهٔ هوش مصنوعی
  • 89. اخلاق در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 90. مسئولیت‌پذیری عامل‌ها
  • 91. شفافیت در تصمیم‌گیری
  • 92. تأثیر بر اشتغال
  • 93. امنیت سیستم‌های چندعامله
  • 94. ملاحظات شرعی در کاربردهای خاص
  • 95. قوانین و مقررات مرتبط
  • 96. چارچوب‌های قانونی ناظر بر هوش مصنوعی
  • 97. احکام فقهی ناظر بر قراردادهای هوشمند
  • 98. سازگاری با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 99. دستورالعمل‌های نظارتی محتوای دیجیتال
  • 100. اهمیت رویکرد علمی و فقهی

📚 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.