اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در طراحی و اجرای برنامه‌های توسعه علمی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در طراحی و اجرای برنامه‌های توسعه علمی

تگ‌ها: MARL استراتژی علمی الگوریتم یادگیری برنامه‌ریزی علمی پژوهش توسعه علمی متخصصین علم مدیریت ارتباطات هوش مصنوعی یادگیری تقویتی

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 تقویتی چندعامله در طراحی و اجرای برنامه‌های توسعه علمی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات علمی و پژوهشی با عموم متخصص

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. معرفی محیط‌های چندعامله
  • 4. انواع محیط‌های چندعامله و کاربردهای آن‌ها
  • 5. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 6. مفهوم پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. طراحی توابع پاداش مؤثر
  • 8. روش‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 9. یادگیری Q در محیط‌های چندعامله
  • 10. یادگیری SARSA در محیط‌های چندعامله
  • 11. روش‌های سیاستی گرادیان
  • 12. الگوریتم‌های سیاستی گرادیان در محیط‌های چندعامله
  • 13. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 14. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تقریب توابع Q و سیاست
  • 15. روش‌های اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 16. اکتشاف ε-حرص‌ورزانه
  • 17. اکتشاف مبتنی بر امیدواری
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 20. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای یادگیری تقویتی عمیق
  • 21. روش‌های موازی در یادگیری تقویتی
  • 22. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 23. همکاری عامل‌ها در محیط‌های چندعامله
  • 24. یادگیری تقویتی مشارکتی
  • 25. مفاهیم بازی و نظریه بازی
  • 26. استفاده از نظریه بازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. محیط‌های رقابتی چندعامله
  • 28. یادگیری تقویتی در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 29. یادگیری تقویتی با حافظه
  • 30. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) در یادگیری تقویتی
  • 31. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 32. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 33. پیش‌بینی مدل محیط
  • 34. استفاده از مدل برای برنامه‌ریزی
  • 35. یادگیری انتقال
  • 36. یادگیری تقویتی آفلاین
  • 37. یادگیری تقویتی با داده‌های جمع‌آوری‌شده
  • 38. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 39. معیارهای ارزیابی
  • 40. اعتبارسنجی و تنظیم هایپرپارامترها
  • 41. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 42. کنترل چندرباتی
  • 43. هماهنگی ربات‌ها
  • 44. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در بازی‌ها
  • 45. بازی‌های استراتژیک
  • 46. بازی‌های همکاری
  • 47. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت منابع
  • 48. مدیریت انرژی
  • 49. بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل
  • 50. یادگیری تقویتی چندعامله در اقتصاد
  • 51. مزایده‌های خودکار
  • 52. قیمت‌گذاری پویا
  • 53. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های اجتماعی
  • 54. توصیه‌گرهای اجتماعی
  • 55. مدیریت محتوا
  • 56. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 57. پایداری و تعمیم‌پذیری
  • 58. مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری
  • 59. جهت‌گیری‌های آینده در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 60. یادگیری تقویتی متا
  • 61. یادگیری تقویتی انتقال
  • 62. یادگیری تقویتی ایمن
  • 63. روش‌های یادگیری تقویتی مقاوم
  • 64. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 65. یادگیری تقویتی با پاداش‌های متغیر
  • 66. یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت شده
  • 67. ترکیب یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت شده
  • 68. یادگیری تقویتی و یادگیری خودنظارتی
  • 69. استفاده از داده‌های خودنظارتی برای پیش‌آموزش
  • 70. یادگیری تقویتی و یادگیری تقلیدی
  • 71. یادگیری از تظاهرات
  • 72. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی
  • 73. ترکیب یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی مدل‌محور
  • 74. یادگیری تقویتی و جستجوی مونت کارلو
  • 75. استفاده از جستجوی مونت کارلو برای بهبود سیاست
  • 76. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 77. اعمال الگوریتم‌های پیشرفته سیاستی
  • 78. تحلیل حساسیت در یادگیری تقویتی
  • 79. بررسی اثر تغییر پارامترها
  • 80. تکنیک‌های کاهش واریانس در یادگیری تقویتی
  • 81. روش‌های نمونه‌گیری اهمیت
  • 82. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی ترکیبی
  • 83. حل مسائل بهینه‌سازی با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 84. یادگیری تقویتی و مسائل مسیریابی
  • 85. بهینه‌سازی مسیر با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 86. یادگیری تقویتی و مسائل زمان‌بندی
  • 87. بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف با استفاده از 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.