اکسپرس 24
کتاب فریم‌ورک‌های پیشرفته عامل مرکزی برای یادگیری تقویتی

کتاب فریم‌ورک‌های پیشرفته عامل مرکزی برای یادگیری تقویتی

تگ‌ها: Centralized Agent RL Frameworks الگوریتم یادگیری شبکه های عصبی عامل مرکزی فریم‌ورک MARL هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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 فریم‌ورک‌های پیشرفته عامل مرکزی برای یادگیری تقویتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized Agent Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. عوامل مرکزی در یادگیری تقویتی: مروری جامع
  • 3. مفاهیم اساسی فریم‌ورک‌های عامل مرکزی
  • 4. معماری‌های مختلف عامل مرکزی
  • 5. عامل مرکزی مبتنی بر جدول (Table-based Agent)
  • 6. عامل مرکزی مبتنی بر تابع (Function Approximation Agent)
  • 7. انتخاب ویژگی در یادگیری تقویتی
  • 8. سیاست‌گذاری (Policy) در عامل مرکزی
  • 9. توابع ارزش (Value Functions) و کاربرد آن‌ها
  • 10. توابع Q و الگوریتم‌های مرتبط
  • 11. روش‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods)
  • 12. الگوریتم‌های گرادیان سیاست (Policy Gradient Algorithms)
  • 13. روش‌های Actor-Critic
  • 14. بررسی الگوریتم‌های REINFORCE
  • 15. الگوریتم‌های A2C و A3C
  • 16. الگوریتم‌های DDPG و TD3
  • 17. الگوریتم‌های SAC و PPO
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 19. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 20. استفاده از شبکه‌های کانولوشنال در یادگیری تقویتی
  • 21. استفاده از شبکه‌های بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 22. محیط‌های شبیه‌سازی شده و یادگیری تقویتی
  • 23. OpenAI Gym و محیط‌های مرتبط
  • 24. رباتیک و یادگیری تقویتی
  • 25. بازی‌ها و یادگیری تقویتی
  • 26. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 27. هماهنگی و رقابت در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 28. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 29. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 30. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Reward)
  • 31. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی
  • 32. کاوش مبتنی بر کنجکاوی (Curiosity-Driven Exploration)
  • 33. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 34. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 35. استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی خودکار (AutoML)
  • 36. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 37. روش‌های اعتبارسنجی و مقایسه
  • 38. کاربردهای یادگیری تقویتی در کنترل
  • 39. کاربردهای یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 40. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 41. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. یادگیری تقویتی در سیستم‌های مالی
  • 43. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی
  • 44. مسائل مربوط به پایداری و تعمیم‌پذیری
  • 45. اخلاق در یادگیری تقویتی
  • 46. بررسی موردی: پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در یک پروژه واقعی
  • 47. آینده یادگیری تقویتی و زمینه‌های تحقیقاتی
  • 48. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 49. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 50. یادگیری تقویتی مخالف (Adversarial Reinforcement Learning)
  • 51. یادگیری تقویتی با حافظه (Memory-Augmented Reinforcement Learning)
  • 52. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های انسانی
  • 53. یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت شده: ترکیب روش‌ها
  • 54. بهینه‌سازی سیاست با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 55. یادگیری تقویتی و نظریه بازی‌ها
  • 56. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا و غیرقطعی
  • 57. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 58. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 59. استفاده از GPU و TPU در یادگیری تقویتی
  • 60. بررسی کتابخانه‌های محبوب یادگیری تقویتی (TensorFlow Agents, PyTorch RL)
  • 61. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (Explainable AI)
  • 62. یادگیری تقویتی و یادگیری طول عمر (Lifelong Learning)
  • 63. یادگیری تقویتی و یادگیری متا (Meta Learning)
  • 64. بررسی مقالات پیشرو در زمینه یادگیری تقویتی

📚 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.