اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی MARL با رویکردهای مبتنی بر مشاهده (Observation-Based)

کتاب پیاده‌سازی MARL با رویکردهای مبتنی بر مشاهده (Observation-Based)

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های MARL برنامه‌نویسی MARL پیاده‌سازی MARL رویکرد مبتنی بر مشاهده شبکه‌های عصبی تقویتی هوش مصنوعی هوش مصنوعی چندعامله یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

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 پیاده‌سازی MARL با رویکردهای مبتنی بر مشاهده (Observation-Based)

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری چندعاملی
  • 4. یادگیری مشاهده‌ای: اصول و مبانی
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری مشاهده‌ای
  • 6. چالش‌های یادگیری مشاهده‌ای در محیط‌های چندعاملی
  • 7. معرفی چارچوب‌های پیاده‌سازی MARL
  • 8. شبیه‌سازی محیط‌های چندعاملی
  • 9. مهندسی ویژگی برای یادگیری مشاهده‌ای
  • 10. پردازش داده‌های حسی در MARL
  • 11. شبکه‌های عصبی برای یادگیری مشاهده‌ای
  • 12. یادگیری عمیق تقویتی چندعاملی (DRL)
  • 13. الگوریتم‌های DRL برای MARL
  • 14. تابع پاداش در محیط‌های چندعاملی
  • 15. طراحی تابع پاداش برای تشویق همکاری
  • 16. طراحی تابع پاداش برای اجتناب از رفتارهای نامطلوب
  • 17. استراتژی‌های اکتشاف در MARL
  • 18. کاوش مبتنی بر مشاهده
  • 19. تنوع در اکتشاف
  • 20. همگام‌سازی سیاست‌ها در MARL
  • 21. یادگیری متمرکز در مقابل یادگیری توزیع‌شده
  • 22. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 23. شبکه‌های ارتباطی برای MARL
  • 24. یادگیری با انتقال دانش در MARL
  • 25. استفاده از دانش قبلی برای تسریع یادگیری
  • 26. یادگیری انتقال از عامل به عامل
  • 27. یادگیری استراتژی‌های ارتباطی
  • 28. مفاهیم نظریه بازی در MARL
  • 29. تعادل نش در محیط‌های چندعاملی
  • 30. یادگیری استراتژی‌های تعادل نش
  • 31. استراتژی‌های یادگیری رقابتی
  • 32. حل مسائل پیچیده با MARL
  • 33. مقدمه‌ای بر رباتیک چندعاملی
  • 34. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 35. کنترل ترافیک با MARL
  • 36. بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی با MARL
  • 37. مدیریت منابع با MARL
  • 38. پیش‌بینی و مدل‌سازی رفتار سایر عامل‌ها
  • 39. یادگیری مدل‌های رفتاری
  • 40. استفاده از مدل‌ها برای پیش‌بینی
  • 41. بهبود سیاست‌ها با استفاده از پیش‌بینی
  • 42. یادگیری چندعاملی با پاداش‌های پراکنده
  • 43. یادگیری با پاداش‌های تاخیری
  • 44. یادگیری با پاداش‌های متناقض
  • 45. یادگیری چندعاملی در محیط‌های پویا
  • 46. یادگیری انطباقی در MARL
  • 47. یادگیری مادام‌العمر در MARL
  • 48. یادگیری چندعاملی با حافظه
  • 49. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) در MARL
  • 50. یادگیری با استفاده از حافظه خارجی
  • 51. یادگیری چندعاملی در محیط‌های نیمه‌قابل‌مشاهده
  • 52. یادگیری با استفاده از فیلترهای ذره‌ای
  • 53. یادگیری با استفاده از مدل‌های باور
  • 54. یادگیری چندعاملی با عامل‌های ناهمگن
  • 55. یادگیری با عامل‌های با قابلیت‌های مختلف
  • 56. یادگیری با عامل‌های با اهداف متفاوت
  • 57. یادگیری چندعاملی با عامل‌های متخاصم
  • 58. یادگیری در محیط‌های امنیتی
  • 59. یادگیری برای مقابله با حملات
  • 60. یادگیری چندعاملی با عامل‌های فریبکار
  • 61. تشخیص و مقابله با تقلب در MARL
  • 62. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 63. معیارهای ارزیابی
  • 64. روش‌های مقایسه الگوریتم‌ها
  • 65. تحلیل حساسیت الگوریتم‌ها
  • 66. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
  • 67. روش‌های جستجوی هایپرپارامتر
  • 68. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی
  • 69. یادگیری تقویتی معکوس (IRL) در MARL
  • 70. یادگیری از تظاهرات انسانی
  • 71. یادگیری از داده‌های رفتاری
  • 72. تفسیرپذیری در MARL
  • 73. روش‌های تجسم سیاست‌ها
  • 74. روش‌های توضیح رفتار عامل‌ها
  • 75. چالش‌ها و آینده MARL مبتنی بر مشاهده
  • 76. مسائل باز در تحقیقات MARL
  • 77. گرایش‌های نوظهور در MARL
  • 78. کاربردهای بالقوه MARL در حوزه‌های مختلف

📚 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.