اکسپرس 24
کتاب نکات کلیدی در طراحی سیستم‌های MARL با انگیزه درونی (Intrinsic Motivation)

کتاب نکات کلیدی در طراحی سیستم‌های MARL با انگیزه درونی (Intrinsic Motivation)

تگ‌ها: MARL انگیزه درونی سیستم‌های عامل طراحی سیستم 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 نکات کلیدی در طراحی سیستم‌های MARL با انگیزه درونی (Intrinsic Motivation)

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چند عامله
  • 2. مفاهیم عامل، محیط و پاداش
  • 3. مدل‌های استراتژیک در بازی‌ها
  • 4. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها
  • 5. مفاهیم تعادل نش و کاربردهای آن
  • 6. یادگیری تقویتی تک عامله: الگوریتم‌های پایه
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 10. مفهوم تابع ارزش و تابع سیاست
  • 11. انواع سیاست‌ها در یادگیری تقویتی
  • 12. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 13. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 14. مقدمه ای بر بازی‌های مجموع-صفر
  • 15. مفهوم تابع سود و زیان در بازی‌ها
  • 16. طراحی تابع پاداش در سیستم‌های MARL
  • 17. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 18. مفهوم کشف و اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 19. انگیزه درونی: تعریف و اهمیت
  • 20. انواع انگیزه درونی
  • 21. مدل‌های انگیزه درونی مبتنی بر کنجکاوی
  • 22. مدل‌های انگیزه درونی مبتنی بر مهارت
  • 23. مفهوم شگفتی (Surprise) در انگیزه درونی
  • 24. پیاده‌سازی انگیزه درونی با استفاده از پیش‌بینی
  • 25. استفاده از آنتروپی به عنوان انگیزه درونی
  • 26. یادگیری تقویتی با انگیزه درونی برای اکتشاف
  • 27. طراحی سیستم‌های MARL با انگیزه درونی
  • 28. ملاحظات طراحی تابع پاداش ترکیبی
  • 29. تلفیق انگیزه درونی با پاداش بیرونی
  • 30. روش‌های یادگیری عاملان متعدد
  • 31. یادگیری متمرکز و غیرمتمرکز
  • 32. یادگیری عاملان با سیاست مشترک
  • 33. یادگیری عاملان با سیاست مجزا
  • 34. مفهوم عاملان همکار و رقیب
  • 35. بازی‌های غیرهمکارانه و کاربردهای آن
  • 36. پیاده‌سازی الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 37. الگوریتم MADDPG
  • 38. الگوریتم QMIX
  • 39. الگوریتم VDN
  • 40. الگوریتم COMA
  • 41. مفهوم فضای حالت-عمل مشترک
  • 42. چالش‌های پیچیدگی محاسباتی در MARL
  • 43. روش‌های کاهش پیچیدگی در MARL
  • 44. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف در MARL
  • 45. مفهوم هماهنگی پویا
  • 46. روش‌های پیش‌بینی رفتار عاملان دیگر
  • 47. تکنیک‌های یادگیری مبتنی بر مشاهده
  • 48. مفهوم بازی‌های تکراری
  • 49. کاربرد MARL در رباتیک
  • 50. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 51. کاربرد MARL در مدیریت منابع انرژی
  • 52. کاربرد MARL در بازی‌های کامپیوتری
  • 53. کاربرد MARL در بازارهای مالی
  • 54. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع شده
  • 55. ملاحظات اخلاقی در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 56. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 57. امنیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 58. حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
  • 59. طراحی سیستم‌های با قابلیت تفسیرپذیری
  • 60. مفهوم یادگیری تقویتی از طریق تقلید
  • 61. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده انسان
  • 62. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای وظایف پیچیده
  • 63. بهینه‌سازی پارامترها در الگوریتم‌های MARL
  • 64. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
  • 65. معیارهای سنجش هماهنگی در MARL
  • 66. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده برای MARL
  • 67. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها
  • 68. مفهوم یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 69. چالش‌های تعمیم‌پذیری در MARL
  • 70. روش‌های افزایش استحکام (Robustness) در MARL
  • 71. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های ارتباطی
  • 72. استفاده از نظریه اطلاعات در MARL
  • 73. مفهوم عاملان با توانایی‌های متفاوت
  • 74. طراحی سیستم‌های MARL برای سناریوهای واقعی
  • 75. تکنیک‌های تنظیم خودکار تابع پاداش
  • 76. یادگیری تقویتی برای کشف استراتژی‌های جدید
  • 77. مفهوم یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مرکزی
  • 78. مفهوم یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل غیرمتمرکز
  • 79. تکنیک‌های مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 80. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 81. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک شبکه
  • 82. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. مفهوم یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
  • 84. طراحی الگوریتم‌های MARL برای همکاری بلندمدت
  • 85. مفهوم یادگیری تقویتی با حافظه
  • 86. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های زبانی
  • 87. مفهوم یادگیری تقویتی در محیط‌های نامتناهی
  • 88. طراحی سیستم‌های MARL با قابلیت یادگیری از تجربیات گذشته
  • 89. کاربرد MARL در سیستم‌های خودمختار
  • 90. مفهوم یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 91. طراحی سیستم‌های MARL با در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 92. مفهوم یادگیری تقویتی برای حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 93. کاربرد MARL در سیستم‌های دفاعی
  • 94. مفهوم یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف
  • 95. طراحی سیستم‌های MARL برای همکاری انسان و ربات
  • 96. مفهوم یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 97. کاربرد MARL در سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 98. مفهوم یادگیری تقویتی برای کشف قوانین پنهان
  • 99. طراحی سیستم‌های MARL با قابلیت یادگیری مداوم
  • 100. مفهوم یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر پیشرفت

📚 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.