اکسپرس 24
کتاب یادگیری خودنظارت برای غلبه بر چالش‌های داده و مقیاس‌پذیری در MARL

کتاب یادگیری خودنظارت برای غلبه بر چالش‌های داده و مقیاس‌پذیری در MARL

تگ‌ها: Contrastive Learning MARL Multi-Agent Reinforcement Learning Representation Learning Self-Supervised Learning پیش‌آموزش کاهش نیاز به داده مقیاس‌پذیری MARL هوش مصنوعی چندعامله یادگیری بازنمایی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری خودنظارت یادگیری کنتراستی یادگیری مدل‌محور

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 خودنظارت برای غلبه بر چالش‌های داده و مقیاس‌پذیری در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری خودنظارت (Self-Supervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله و نقش یادگیری خودنظارت
  • 2. چالش کمبود داده در محیط‌های چندعامله
  • 3. مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. تفاوت یادگیری خودنظارت با یادگیری نظارت‌شده و بدون‌نظارت
  • 5. ساختار داده‌های تعاملی در MARL
  • 6. استخراج نمایش‌های غنی از تجربه‌های عامل‌ها
  • 7. یادگیری نمایش از مشاهدات خام محیط
  • 8. پیش‌آموزش خودنظارت و انتقال به وظایف MARL
  • 9. طراحی وظایف پیش‌متن در محیط‌های چندعامله
  • 10. پیش‌بینی بخش‌های پنهان مشاهده
  • 11. بازسازی مشاهدات ناقص عامل‌ها
  • 12. پیش‌بینی گام بعدی در دنباله‌های تعاملی
  • 13. یادگیری زمانی از trajectoryهای عامل‌ها
  • 14. یادگیری خودنظارت از توالی وضعیت‌ها و اعمال
  • 15. یادگیری بازنمایی مشترک وضعیت، عمل و پاداش
  • 16. یادگیری بازنمایی از تعاملات بین عامل‌ها
  • 17. مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی و فضایی بین عامل‌ها
  • 18. یادگیری بازنمایی ارتباطات و پیام‌های بین عامل‌ها
  • 19. یادگیری کنتراستی در MARL
  • 20. نمونه‌سازی مثبت و منفی برای یادگیری کنتراستی
  • 21. یادگیری کنتراستی زمانی و چندعامله
  • 22. یادگیری خودنظارت مبتنی بر پیش‌بینی پاداش
  • 23. یادگیری ساختار محیط از تجربه‌های بدون برچسب
  • 24. کشف الگوهای رفتاری از trajectoryهای جمعی
  • 25. یادگیری خودنظارت برای تخمین وضعیت پنهان
  • 26. یادگیری بازنمایی مقاوم در برابر تغییرات محیط
  • 27. استفاده از داده‌های آفلاین برای پیش‌آموزش
  • 28. ترکیب داده‌های آفلاین و آنلاین در MARL
  • 29. افزایش کارایی نمونه با پیش‌آموزش خودنظارت
  • 30. کاهش نیاز به تعامل مستقیم با محیط
  • 31. اشتراک‌گذاری بازنمایی بین عامل‌ها
  • 32. یادگیری بازنمایی مشترک و اختصاصی عامل‌ها
  • 33. یادگیری چندوظیفه‌ای خودنظارت برای عامل‌های متعدد
  • 34. یادگیری انتقالی بین عامل‌ها و محیط‌ها
  • 35. انتقال دانش خودنظارت بین سناریوهای مختلف
  • 36. یادگیری خودنظارت در محیط‌های پویا
  • 37. سازگاری بازنمایی با تغییر توزیع داده
  • 38. مقابله با ناهمگونی عامل‌ها با یادگیری خودنظارت
  • 39. یادگیری خودنظارت در تیم‌های بزرگ عامل‌ها
  • 40. کاهش هزینه محاسباتی در MARL با پیش‌آموزش
  • 41. مقیاس‌پذیری آموزش بازنمایی برای تعداد زیاد عامل‌ها
  • 42. تجمیع و فشرده‌سازی تجربه‌های چندعامله
  • 43. نمونه‌برداری هوشمند از تجربه‌های آموزشی
  • 44. اولویت‌بندی داده‌های آموزشی با معیارهای خودنظارت
  • 45. کاهش حافظه موردنیاز برای ذخیره تجربه‌ها
  • 46. یادگیری بازنمایی با داده‌های ناقص و نویزی
  • 47. مقابله با عدم تعادل داده‌های تجربی
  • 48. یادگیری از تجربه‌های نادر و رویدادهای کم‌تکرار
  • 49. تشخیص تجربه‌های اطلاعاتی و کم‌ارزش
  • 50. استفاده از مدل‌های Transformer در یادگیری خودنظارت چندعامله
  • 51. مدل‌های توالی‌محور برای پردازش تجربه‌های MARL
  • 52. یادگیری خودنظارت گرافی برای تعاملات چندعامله
  • 53. شبکه‌های عصبی گرافی برای نمایش ساختار عامل‌ها
  • 54. یادگیری خودنظارت مبتنی بر مدل جهان
  • 55. پیش‌بینی پویایی محیط با مدل‌های خودنظارت
  • 56. یادگیری مدل‌محور برای کاهش هزینه نمونه‌گیری
  • 57. ترکیب یادگیری خودنظارت با Actor-Critic
  • 58. ترکیب یادگیری خودنظارت با روش‌های Value-Based
  • 59. استفاده از بازنمایی خودنظارت در Centralized Training
  • 60. استفاده از بازنمایی خودنظارت در Decentralized Execution
  • 61. یادگیری خودنظارت برای هماهنگی و همکاری عامل‌ها
  • 62. یادگیری خودنظارت برای کشف نقش‌های عامل‌ها
  • 63. یادگیری بازنمایی برای تخصیص اعتبار بین عامل‌ها
  • 64. کاهش عدم‌اطمینان در تصمیم‌گیری چندعامله
  • 65. تنظیم هدف‌های خودنظارت برای جلوگیری از یادگیری نامطلوب
  • 66. جلوگیری از فروپاشی بازنمایی در یادگیری خودنظارت
  • 67. انتخاب معماری و تابع زیان مناسب
  • 68. تنظیم ابرپارامترهای یادگیری خودنظارت
  • 69. ارزیابی کیفیت بازنمایی‌های یادگرفته‌شده
  • 70. معیارهای ارزیابی کارایی نمونه در MARL
  • 71. مقایسه پیش‌آموزش خودنظارت با آموزش مستقیم
  • 72. تحلیل اثر تعداد عامل‌ها بر عملکرد و هزینه آموزش
  • 73. آزمایش انتقال بازنمایی بین محیط‌های چندعامله
  • 74. طراحی آزمایش‌های کنترل‌شده برای ارزیابی روش‌ها
  • 75. تحلیل پایداری و همگرایی آموزش
  • 76. مطالعه موردی کاهش هزینه داده در یک مسئله MARL
  • 77. مطالعه موردی مقیاس‌پذیری در محیط‌های چندعامله بزرگ
  • 78. طراحی یک خط لوله کامل یادگیری خودنظارت برای MARL

📚 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.