اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در تخصیص منابع بلندمدت: رویکردهای کاربردی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در تخصیص منابع بلندمدت: رویکردهای کاربردی

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی منابع تحلیل داده تخصیص منابع سیستم‌های چندعامله مدیریت مالی بلندمدت هوش مصنوعی 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 در تخصیص منابع بلندمدت: رویکردهای کاربردی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت مالی بلندمدت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 3. محیط‌های یادگیری تقویتی
  • 4. نظریه بازی‌ها و یادگیری تقویتی
  • 5. مدل‌های تخصیص منابع
  • 6. مدل‌های تخصیص منابع بلندمدت
  • 7. تعریف مسائل تخصیص منابع بلندمدت
  • 8. تابع پاداش در تخصیص منابع
  • 9. پیمانکاران در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. تعاملات بین عوامل
  • 11. همکاری و رقابت بین عوامل
  • 12. یادگیری تقویتی در مقابل نظریه بازی‌ها
  • 13. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 14. الگوریتم‌های Q-learning
  • 15. الگوریتم‌های SARSA
  • 16. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 17. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 18. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. مدل‌های عامل-محیط در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 20. فضاهای حالت و عمل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. توابع پاداش مشترک و مجزا
  • 22. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. عدم ایستایی محیط
  • 24. پنهان‌کاری اطلاعات
  • 25. عدم قطعیت در اقدامات سایر عوامل
  • 26. یادگیری تقویتی در تخصیص منابع
  • 27. مدل‌های تخصیص منابع پویا
  • 28. استفاده از یادگیری تقویتی در تخصیص منابع
  • 29. برنامه‌ریزی منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 30. تخصیص منابع با محدودیت‌های بلندمدت
  • 31. بهینه‌سازی تخصیص منابع با یادگیری تقویتی
  • 32. یادگیری تقویتی برای تخصیص پهنای باند
  • 33. یادگیری تقویتی برای تخصیص حافظه
  • 34. یادگیری تقویتی برای تخصیص انرژی
  • 35. یادگیری تقویتی برای مدیریت صف
  • 36. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی وظایف
  • 37. یادگیری تقویتی در تخصیص منابع بلندمدت
  • 38. مدل‌سازی بلندمدت در یادگیری تقویتی
  • 39. توابع ارزش بلندمدت
  • 40. یادگیری مدل‌های بلندمدت
  • 41. استفاده از حافظه در یادگیری تقویتی بلندمدت
  • 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 43. حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت در عوامل
  • 44. یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع بلندمدت
  • 45. مدل‌های شبیه‌سازی برای تخصیص منابع بلندمدت
  • 46. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 47. معیارهای ارزیابی در تخصیص منابع
  • 48. شبیه‌سازی و تجزیه و تحلیل نتایج
  • 49. مقایسه با روش‌های کلاسیک
  • 50. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی چندعامله
  • 51. تخصیص منابع در شبکه‌های مخابراتی
  • 52. تخصیص منابع در سیستم‌های محاسبات ابری
  • 53. تخصیص منابع در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 54. تخصیص منابع در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 55. تخصیص منابع در شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 56. رویکردهای پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 57. یادگیری تقویتی با مدل‌های حریف
  • 58. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عوامل
  • 59. یادگیری تقویتی با ساختار سلسله‌مراتبی
  • 60. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی ترانسفورمر
  • 61. یادگیری تقویتی با تکنیک‌های اکتشاف
  • 62. یادگیری تقویتی با یادگیری آفلاین
  • 63. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر مدل
  • 64. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر نمونه
  • 65. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 66. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 67. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی عمیق
  • 68. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 69. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
  • 70. یادگیری تقویتی با شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 71. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 72. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی فدرال
  • 73. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 74. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری انتقالی
  • 75. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی چندوظیفه‌ای
  • 76. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی تعمیم‌پذیر
  • 77. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مقاوم
  • 78. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی قابل تفسیر
  • 79. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی اخلاقی
  • 80. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی ایمن
  • 81. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی قابل اعتماد
  • 82. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی کارآمد
  • 83. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مقیاس‌پذیر
  • 84. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی در زمان واقعی
  • 85. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی در مقیاس بزرگ
  • 86. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی در محیط‌های پیچیده
  • 87. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی در سناریوهای واقعی
  • 88. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با چالش‌های پیاده‌سازی
  • 89. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با آینده پژوهی
  • 90. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با تحقیقات جاری
  • 91. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با فرصت‌های نوآوری
  • 92. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با درس‌های آموخته شده

📚 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.