اکسپرس 24
کتاب فهم عمیق یادگیری انتقال برای کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب فهم عمیق یادگیری انتقال برای کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL انتقال دانش سیستم های چندعامله کاربردهای هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری انتقال یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق یادگیری ماشینی

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 فهم عمیق یادگیری انتقال برای کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 3. شبکه‌های عصبی مصنوعی و معماری‌های پایه
  • 4. تابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 5. پس‌انتشار خطا و گرادیان کاهشی
  • 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 8. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM) و واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 9. یادگیری بدون نظارت و یادگیری نیمه‌نظارت
  • 10. نظارت فعال و یادگیری تقویتی
  • 11. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 12. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 13. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 14. توابع ارزش و سیاست‌ها
  • 15. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش: Q-Learning
  • 16. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست: Policy Gradients
  • 17. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 19. معرفی Deep Q-Networks (DQN)
  • 20. بهبودهای DQN: Double DQN, Dueling DQN, Prioritized Experience Replay
  • 21. الگوریتم‌های Actor-Critic عمیق: A3C, DDPG, TD3
  • 22. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 23. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 24. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. هماهنگی و رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 26. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. مروری بر روش‌های هماهنگ‌سازی عامل‌ها
  • 28. تعاملات متقابل عامل‌ها
  • 29. یادگیری تقویتی چندعامله در بازی‌ها
  • 30. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 31. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های ارتباطی
  • 33. یادگیری تقویتی چندعامله در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 34. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 35. یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت منابع
  • 36. یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 37. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های انرژی هوشمند
  • 38. یادگیری تقویتی چندعامله در حمل‌ونقل هوشمند
  • 39. یادگیری تقویتی چندعامله در واقعیت مجازی و افزوده
  • 40. یادگیری تقویتی چندعامله در آموزش و شبیه‌سازی
  • 41. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 42. مفاهیم پایه یادگیری انتقال
  • 43. انواع یادگیری انتقال
  • 44. یادگیری انتقال ناهمگن (Heterogeneous Transfer Learning)
  • 45. یادگیری انتقال همگن (Homogeneous Transfer Learning)
  • 46. یادگیری انتقال عمودی (Vertical Transfer Learning)
  • 47. یادگیری انتقال افقی (Horizontal Transfer Learning)
  • 48. کاربرد یادگیری انتقال در یادگیری عمیق
  • 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 50. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 51. ارتباط یادگیری چندوظیفه‌ای با یادگیری انتقال
  • 52. یادگیری تقویتی مبتنی بر یادگیری انتقال
  • 53. کاربرد یادگیری انتقال در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 54. استفاده از دانش آموخته‌شده از محیط‌های ساده‌تر
  • 55. یادگیری تقویتی چندعامله با انتقال دانش بین وظایف
  • 56. انتقال سیاست‌ها بین عامل‌ها
  • 57. انتقال مدل‌های محیطی بین عامل‌ها
  • 58. انتقال تجربه بین عامل‌ها
  • 59. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 60. یادگیری تقویتی چندعامله برای وظایف جدید
  • 61. بهبود سرعت همگرایی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 62. کاهش نیاز به داده در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 63. تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 64. کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 65. یادگیری تقویتی چندعامله برای ربات‌های همکار
  • 66. یادگیری تقویتی چندعامله برای تیم‌های رباتیک
  • 67. یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های خودمختار
  • 68. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی ترافیک شهری
  • 69. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع در ابر
  • 70. یادگیری تقویتی چندعامله برای بازی‌های استراتژیک پیچیده
  • 71. یادگیری تقویتی چندعامله برای تحلیل رفتار اقتصادی
  • 72. یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی دارو
  • 73. یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی آب‌وهوا
  • 74. یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل فرآیندهای صنعتی
  • 75. یادگیری تقویتی چندعامله برای توسعه سیستم‌های امنیتی
  • 76. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع‌شده
  • 77. یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف دانش در داده‌های بزرگ
  • 78. یادگیری تقویتی چندعامله برای حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 79. یادگیری تقویتی چندعامله برای شبیه‌سازی و تحلیل سناریوهای پیچیده
  • 80. ملاحظات اخلاقی و امنیتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 81. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 82. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی چندعامله و یادگیری انتقال

📚 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.