اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی موثر الگوریتم‌های MARL با PyMARL: نکات و ترفندها

کتاب پیاده‌سازی موثر الگوریتم‌های MARL با PyMARL: نکات و ترفندها

تگ‌ها: MARL PyMARL الگوریتم‌های MARL برنامه‌نویسی پایتون شبکه‌های عصبی 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 پیاده‌سازی موثر الگوریتم‌های MARL با PyMARL: نکات و ترفندها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
  • 3. معرفی الگوریتم‌های MARL
  • 4. چارچوب PyMARL: نصب و پیکربندی
  • 5. ساختار کد PyMARL
  • 6. محیط‌های شبیه‌سازی در MARL
  • 7. الگوریتم Q-learning در MARL
  • 8. الگوریتم Deep Q-Network (DQN) در MARL
  • 9. الگوریتم‌های سیاست‌گرا در MARL
  • 10. الگوریتم Actor-Critic در MARL
  • 11. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پایه در PyMARL
  • 12. مقدمه‌ای بر Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 13. الگوریتم MADDPG: تئوری و پیاده‌سازی
  • 14. الگوریتم COMA: تئوری و پیاده‌سازی
  • 15. الگوریتم MAPPO: تئوری و پیاده‌سازی
  • 16. تنظیم ابرپارامترها در الگوریتم‌های MARL
  • 17. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 18. مقایسه الگوریتم‌های MARL: مزایا و معایب
  • 19. استفاده از حافظه تجربی (Experience Replay) در MARL
  • 20. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 21. مفهوم پاداش (Reward Shaping) در MARL
  • 22. هماهنگی بین عامل‌ها در MARL
  • 23. ارتباطات بین عامل‌ها در MARL
  • 24. استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در MARL
  • 25. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 26. مدیریت منابع در MARL
  • 27. پیاده‌سازی MARL در محیط‌های پیچیده
  • 28. استفاده از MARL در رباتیک
  • 29. استفاده از MARL در بازی‌ها
  • 30. استفاده از MARL در مدیریت ترافیک
  • 31. استفاده از MARL در مدیریت شبکه‌های انرژی
  • 32. استفاده از MARL در اقتصاد
  • 33. استفاده از MARL در کنترل چند رباتی
  • 34. بهینه‌سازی توزیع‌شده در MARL
  • 35. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 36. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در MARL
  • 37. یادگیری سلسله‌مراتبی (Hierarchical Learning) در MARL
  • 38. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در MARL
  • 39. روش‌های مقابله با عدم قطعیت (Uncertainty) در MARL
  • 40. مسائل مقیاس‌پذیری در MARL
  • 41. استفاده از GPU برای آموزش الگوریتم‌های MARL
  • 42. خطایابی و اشکال‌زدایی در PyMARL
  • 43. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته در PyMARL
  • 44. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مبتنی بر توجه (Attention) در MARL
  • 45. استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer) در MARL
  • 46. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در MARL
  • 47. مفهوم یادگیری متا (Meta-Learning) در MARL
  • 48. استفاده از MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 49. استفاده از MARL در تحلیل داده‌ها
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) در MARL
  • 51. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning) در MARL
  • 52. مفاهیم اخلاقی در MARL
  • 53. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 54. بررسی مقالات جدید در حوزه MARL
  • 55. بهینه‌سازی کد PyMARL برای افزایش سرعت
  • 56. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای MARL
  • 57. استفاده از Docker برای استقرار MARL
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning) در MARL

📚 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.