کتاب طراحی معماری سیستم‌های MARL با اتکا به چارچوب‌ها

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 طراحی معماری سیستم‌های MARL با اتکا به چارچوب‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: چارچوب‌های نرم‌افزاری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی تک عامله
  • 4. مفهوم عامل و محیط
  • 5. تابع پاداش و حالت
  • 6. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 7. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 8. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 9. الگوریتم‌های SARSA
  • 10. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله (MARL)
  • 14. چالش‌های MARL
  • 15. همکاری در MARL
  • 16. رقابت در MARL
  • 17. مختلط همکاری و رقابت
  • 18. مدل‌های عامل-محیط در MARL
  • 19. مدل‌های عامل-عامل در MARL
  • 20. سیستم‌های عامل مستقل
  • 21. سیستم‌های عامل هماهنگ
  • 22. مدل‌های ارتباطی در MARL
  • 23. ارتباط مبتنی بر پیام
  • 24. ارتباط مبتنی بر مشاهده
  • 25. یادگیری تقویتی متمرکز
  • 26. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز
  • 27. مدل‌های مبتنی بر نقش
  • 28. مدل‌های مبتنی بر سلسله مراتب
  • 29. طراحی معماری سیستم‌های MARL
  • 30. انتخاب چارچوب‌های MARL
  • 31. چارچوب‌های شبیه‌سازی MARL
  • 32. محیط‌های استاندارد MARL (مانند OpenAI Gym)
  • 33. کاربرد MARL در رباتیک
  • 34. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 35. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 36. کاربرد MARL در مدیریت منابع
  • 37. کاربرد MARL در اقتصاد
  • 38. کاربرد MARL در حمل و نقل
  • 39. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 40. چارچوب‌های نرم‌افزاری MARL
  • 41. کتابخانه‌های MARL (مانند Ray RLlib, PettingZoo)
  • 42. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 43. ارزیابی عملکرد سیستم‌های MARL
  • 44. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 45. تحلیل حساسیت در MARL
  • 46. بهینه‌سازی معماری MARL
  • 47. مقایسه چارچوب‌های مختلف MARL
  • 48. مزایا و معایب چارچوب‌ها
  • 49. انتخاب مناسب‌ترین چارچوب
  • 50. مسائل امنیتی در سیستم‌های MARL
  • 51. شفافیت در سیستم‌های MARL
  • 52. قابلیت تفسیر در سیستم‌های MARL
  • 53. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 54. مسائل مربوط به داده در MARL
  • 55. جمع‌آوری داده برای MARL
  • 56. پیش‌پردازش داده‌ها در MARL
  • 57. تولید داده مصنوعی برای MARL
  • 58. یادگیری تقویتی با داده‌های محدود
  • 59. یادگیری تقویتی با داده‌های نویزی
  • 60. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 61. انطباق با تغییرات محیطی
  • 62. مدیریت عدم قطعیت در MARL
  • 63. بهبود مقیاس‌پذیری در MARL
  • 64. معماری‌های مقیاس‌پذیر برای MARL
  • 65. استفاده از محاسبات ابری در MARL
  • 66. پردازش موازی در MARL
  • 67. یادگیری تقویتی عمیق چند عامله (MADRL)
  • 68. معماری‌های MADRL
  • 69. الگوریتم‌های MADRL (مانند MADDPG, COMA)
  • 70. کاربرد MADRL در سناریوهای پیچیده
  • 71. طراحی پاداش در MADRL
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 73. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش ضمنی
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش مبتنی بر هدف
  • 76. معماری‌های مبتنی بر عامل مرکزی
  • 77. معماری‌های مبتنی بر عامل محیطی
  • 78. معماری‌های ترکیبی در MARL
  • 79. یادگیری تقویتی با حافظه
  • 80. شبکه‌های حافظه بلند-کوتاه مدت (LSTM)
  • 81. شبکه‌های حافظه ترانسفورمر
  • 82. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود
  • 83. یادگیری تقویتی با اطلاعات ناقص
  • 84. یادگیری تقویتی با نویز در مشاهده
  • 85. یادگیری تقویتی با عامل‌های نادان
  • 86. یادگیری تقویتی با عامل‌های متقلب
  • 87. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده
  • 88. طراحی سیستم‌های MARL مقاوم
  • 89. تحلیل پایداری در MARL
  • 90. بررسی همگرایی الگوریتم‌های MARL
  • 91. روش‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 92. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل در MARL
  • 93. ارتباطات مؤثر در MARL
  • 94. یادگیری تقویتی با همکاری پویا
  • 95. یادگیری تقویتی با رقابت پویا
  • 96. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 97. پیش‌بینی رفتار عامل‌های دیگر
  • 98. تطبیق با رفتار عامل‌های دیگر
  • 99. یادگیری تقویتی مبتنی بر اعتماد
  • 100. یادگیری تقویتی مبتنی بر شهرت

📚 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.