اکسپرس 24
کتاب PyMARL: چارچوبی استاندارد برای پژوهش و توسعه در MARL

کتاب PyMARL: چارچوبی استاندارد برای پژوهش و توسعه در MARL

تگ‌ها: MARL PyMARL الگوریتم های یادگیری پژوهش هوش مصنوعی توسعه هوش مصنوعی چارچوب PyMARL شبکه های عصبی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

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 PyMARL: چارچوبی استاندارد برای پژوهش و توسعه در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. محیط‌های چند عامله
  • 4. نمایندگی حالت و عمل در MARL
  • 5. تابع ارزش و سیاست در MARL
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 7. Q-Learning در محیط‌های چند عامله
  • 8. SARSA در محیط‌های چند عامله
  • 9. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 10. گرادیان سیاست
  • 11. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
  • 12. چالش‌های همکاری در MARL
  • 13. بازی‌های جمع‌بندی‌شده و تعادل نش
  • 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 15. شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب تابع ارزش
  • 16. شبکه‌های عصبی عمیق برای تقریب سیاست
  • 17. روش‌های Actor-Critic در MARL
  • 18. DDPG برای MARL پیوسته
  • 19. TD3 برای MARL پیوسته
  • 20. PPO برای MARL گسسته
  • 21. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی متمرکز
  • 22. یادگیری تقویتی متمرکز با منتقد
  • 23. یادگیری تقویتی متمرکز با Actor
  • 24. چالش‌های پایداری و همگرایی در MARL
  • 25. تکنیک‌های کاهش واریانس
  • 26. استفاده از حافظه Replay در MARL
  • 27. یادگیری انتقال
  • 28. یادگیری انتقال آفلاین
  • 29. یادگیری انتقال آنلاین
  • 30. یادگیری چند وظیفه‌ای در MARL
  • 31. یادگیری با پاداش‌های پراکنده
  • 32. یادگیری با پاداش‌های متناقض
  • 33. تکنیک‌های شکل‌دهی پاداش
  • 34. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 35. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مبتنی بر مدل
  • 36. یادگیری مدل محیط
  • 37. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 38. یادگیری تقویتی با مدل
  • 39. یادگیری تقویتی مخالف
  • 40. بازی‌های مینی‌ماکس
  • 41. روش‌های جستجوی درخت مونت‌کارلو (MCTS)
  • 42. MCTS در MARL
  • 43. یادگیری تقویتی با تقلید
  • 44. یادگیری از تظاهرات
  • 45. یادگیری تقویتی معکوس
  • 46. ارزیابی سیاست‌های MARL
  • 47. متریک‌های ارزیابی
  • 48. مقایسه سیاست‌ها
  • 49. تحلیل حساسیت
  • 50. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 51. تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 52. یادگیری توزیع‌شده
  • 53. استفاده از GPU و TPU
  • 54. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 55. MARL برای کنترل چند رباتی
  • 56. MARL برای مسیریابی
  • 57. کاربردهای MARL در بازی‌ها
  • 58. MARL برای استراتژی‌های بازی
  • 59. MARL برای همکاری تیمی
  • 60. کاربردهای MARL در مدیریت منابع
  • 61. MARL برای تخصیص منابع
  • 62. MARL برای بهینه‌سازی شبکه‌ها
  • 63. کاربردهای MARL در اقتصاد
  • 64. MARL برای طراحی بازار
  • 65. MARL برای قیمت‌گذاری پویا
  • 66. چالش‌های اخلاقی در MARL
  • 67. امنیت و قابلیت اطمینان
  • 68. شفافیت و توضیح‌پذیری
  • 69. مستقبل MARL
  • 70. گرایش‌های تحقیقاتی
  • 71. چالش‌های پیش رو
  • 72. آشنایی با چارچوب PyMARL
  • 73. نصب و پیکربندی PyMARL
  • 74. ساختار کد PyMARL
  • 75. اجرای یک آزمایش ساده در PyMARL
  • 76. سفارشی‌سازی محیط‌های MARL
  • 77. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جدید در PyMARL
  • 78. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ PyMARL
  • 79. دیباگینگ کدهای PyMARL
  • 80. بهینه‌سازی عملکرد PyMARL
  • 81. مستندسازی و مشارکت در PyMARL

📚 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.