اکسپرس 24
کتاب راهبردهای مقیاس‌پذیری برای یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های پیچیده

کتاب راهبردهای مقیاس‌پذیری برای یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های پیچیده

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های یادگیری بهینه‌سازی چندعاملی سیستم‌های پیچیده شبکه‌های عصبی مقیاس‌پذیری یادگیری تقویتی هوش جمعی 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 راهبردهای مقیاس‌پذیری برای یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله با مقیاس‌پذیری بالا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. محیط‌های یادگیری تقویتی و انواع آن‌ها
  • 4. عناصر اصلی یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 5. مدل‌های مارکوف و فرایندهای تصمیم‌گیری
  • 6. تابع ارزش و سیاست
  • 7. روش‌های یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 8. روش‌های یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 9. روش‌های یادگیری تقویتی آفلاین و آنلاین
  • 10. الگوریتم Q-learning
  • 11. الگوریتم SARSA
  • 12. الگوریتم‌های سیاست گرادیان
  • 13. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
  • 14. تخمین تابع ارزش با استفاده از روش‌های زمانی
  • 15. روش‌های تقریب تابع
  • 16. شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی عمیق
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 20. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیوسته
  • 21. روش‌های نمونه‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 22. اکتشاف و بهره‌برداری در یادگیری تقویتی
  • 23. معماری‌های یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 24. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. روش‌های هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 28. بازی‌های تکراری و یادگیری تقویتی
  • 29. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 30. یادگیری تقویتی در سیستم‌های پیچیده
  • 31. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده برای یادگیری تقویتی
  • 32. روش‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 33. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 34. یادگیری انتقال
  • 35. یادگیری متا
  • 36. یادگیری تقویتی ایمن
  • 37. یادگیری تقویتی مقاوم
  • 38. یادگیری تقویتی با تقلید
  • 39. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 40. کاربردهای یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 41. کاربردهای یادگیری تقویتی در کنترل
  • 42. کاربردهای یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 43. کاربردهای یادگیری تقویتی در شبکه‌های کامپیوتری
  • 44. کاربردهای یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 45. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی
  • 46. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی
  • 47. آینده یادگیری تقویتی
  • 48. ابزارهای شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی
  • 49. مجموعه‌داده‌های استاندارد در یادگیری تقویتی
  • 50. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 51. تحلیل حساسیت پارامترها در یادگیری تقویتی
  • 52. روش‌های تسریع یادگیری تقویتی
  • 53. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 54. یادگیری تقویتی فدرال
  • 55. استراتژی‌های تنظیم ابرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 56. یادگیری تقویتی و نظریه کنترل
  • 57. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی ترکیبی
  • 58. یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی
  • 59. یادگیری تقویتی و بینایی ماشین
  • 60. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 61. روش‌های توزیع‌شده برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 62. یادگیری تقویتی و شبکه‌های حسگر
  • 63. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توزیع‌شده
  • 64. یادگیری تقویتی و اینترنت اشیا
  • 65. یادگیری تقویتی و محاسبات لبه
  • 66. یادگیری تقویتی و امنیت سایبری
  • 67. یادگیری تقویتی و داده‌کاوی
  • 68. یادگیری تقویتی و پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 69. یادگیری تقویتی و تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 70. یادگیری تقویتی و تحلیل ریسک

📚 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.