اکسپرس 24
کتاب رهیافت‌های جدید در یادگیری همکاری برای عامل مستقل در MARL

کتاب رهیافت‌های جدید در یادگیری همکاری برای عامل مستقل در MARL

تگ‌ها: MARL الگوریتم های یادگیری شبکه های عصبی عامل مستقل هوش ماشین هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق یادگیری همکاری

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 رهیافت‌های جدید در یادگیری همکاری برای عامل مستقل در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Agent Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 2. آشنایی با محیط‌های چندعاملی
  • 3. مفاهیم کلیدی در یادگیری همکاری
  • 4. چالش‌های یادگیری در محیط‌های چندعاملی
  • 5. معرفی الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی
  • 6. Q-Learning در محیط‌های چندعاملی
  • 7. Sarsa در محیط‌های چندعاملی
  • 8. Deep Q-Network (DQN) برای چندعاملی
  • 9. Policy Gradient Methods در MARL
  • 10. Actor-Critic Methods در MARL
  • 11. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 12. مفهوم پایداری در یادگیری همکاری
  • 13. تکنیک‌های ایجاد پایداری در الگوریتم‌ها
  • 14. یادگیری ارتباطی در محیط‌های چندعاملی
  • 15. استفاده از شبکه‌های عصبی در یادگیری ارتباطی
  • 16. مفهوم «اعتماد» در یادگیری همکاری
  • 17. روش‌های ایجاد اعتماد بین عامل‌ها
  • 18. شناسایی و مقابله با رفتارهای فرصت‌طلبانه
  • 19. تکنیک‌های مدیریت پاداش در MARL
  • 20. پاداش‌های مشترک در یادگیری همکاری
  • 21. پاداش‌های فردی در یادگیری همکاری
  • 22. یادگیری با پاداش‌های پراکنده
  • 23. مفهوم «آموزش متقابل» در MARL
  • 24. تکنیک‌های آموزش متقابل
  • 25. استفاده از مدل‌سازی رفتاری در MARL
  • 26. پیش‌بینی رفتار سایر عامل‌ها
  • 27. یادگیری با تقلید در محیط‌های چندعاملی
  • 28. استفاده از داده‌های تجربی برای یادگیری
  • 29. مفهوم «یادگیری سلسله مراتبی» در MARL
  • 30. تقسیم وظایف پیچیده به زیروظایف
  • 31. استفاده از یادگیری تقویتی برای یادگیری سلسله مراتبی
  • 32. مفهوم «انتقال یادگیری» در MARL
  • 33. استفاده از دانش آموخته‌شده در وظایف جدید
  • 34. تکنیک‌های انتقال یادگیری بین عامل‌ها
  • 35. یادگیری با تقویه در محیط‌های پویا
  • 36. تطبیق با تغییرات محیطی
  • 37. مفهوم «مقاومت» در برابر نویز و عدم قطعیت
  • 38. یادگیری با تقویه در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 39. استفاده از استنتاج بیزی
  • 40. تکنیک‌های مدیریت ریسک در MARL
  • 41. مفهوم «همکاری ضمنی»
  • 42. استفاده از سیگنال‌های غیرکلامی
  • 43. مفهوم «همکاری صریح»
  • 44. استفاده از پروتکل‌های ارتباطی
  • 45. یادگیری تقویتی با استفاده از شبیه‌سازی
  • 46. مزایا و معایب استفاده از شبیه‌سازی
  • 47. تکنیک‌های ایجاد شبیه‌سازی‌های واقع‌گرایانه
  • 48. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعاملی
  • 49. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 50. یادگیری تقویتی در بازی‌های چندنفره
  • 51. کاربردهای MARL در بازی‌ها
  • 52. یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک
  • 53. بهینه‌سازی جریان ترافیک با استفاده از MARL
  • 54. یادگیری تقویتی در مدیریت شبکه‌های برق
  • 55. بهینه‌سازی توزیع برق با استفاده از MARL
  • 56. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع طبیعی
  • 57. بهینه‌سازی مصرف منابع با استفاده از MARL
  • 58. مفهوم «یادگیری جمعیت‌محور» در MARL
  • 59. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 60. تکنیک‌های بهینه‌سازی جمعیت‌محور
  • 61. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های بزرگ
  • 62. استفاده از یادگیری عمیق برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 63. مفهوم «یادگیری تقویتی آفلاین»
  • 64. یادگیری از داده‌های جمع‌آوری‌شده
  • 65. تکنیک‌های یادگیری تقویتی آفلاین
  • 66. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری تقویتی معکوس
  • 67. یادگیری از اهداف و محدودیت‌ها
  • 68. مفهوم «یادگیری تقویتی ایمن»
  • 69. تضمین ایمنی در حین یادگیری
  • 70. تکنیک‌های یادگیری تقویتی ایمن
  • 71. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 72. ملاحظات عملی در استفاده از MARL
  • 73. آینده یادگیری همکاری برای عامل مستقل در MARL
  • 74. تحقیقات و چالش‌های پیش رو

📚 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.