اکسپرس 24
کتاب پیامدهای نظری یادگیری با عامل‌های با محدودیت‌های ارتباطی متغیر

کتاب پیامدهای نظری یادگیری با عامل‌های با محدودیت‌های ارتباطی متغیر

تگ‌ها: MARL ارتباطات محدود الگوریتم‌های یادگیری عامل‌های هوشمند نظریه یادگیری هوش محاسباتی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری 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 پیامدهای نظری یادگیری با عامل‌های با محدودیت‌های ارتباطی متغیر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. مفهوم پاداش و جریمه در یادگیری
  • 4. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 5. یادگیری Q و جدول Q
  • 6. توابع ارزش و سیاست
  • 7. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
  • 8. تفاوت‌های روش‌های مونت‌کارلو و تمپورال دیفرانس
  • 9. روش‌های تمپورال دیفرانس (TD)
  • 10. SARSA: الگوریتم یادگیری On-Policy
  • 11. Q-Learning: الگوریتم یادگیری Off-Policy
  • 12. انتخاب عمل (Action Selection): ε-Greedy
  • 13. اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 14. تخمین تابع ارزش با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 15. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 16. مقدمه‌ای بر سیاست‌گرادیان (Policy Gradient)
  • 17. الگوریتم‌های REINFORCE
  • 18. Actor-Critic Methods
  • 19. بررسی روش‌های پیشرفته سیاست‌گرادیان
  • 20. استفاده از حافظه در یادگیری تقویتی (Experience Replay)
  • 21. شبکه‌های هدف (Target Networks)
  • 22. ارتباطات محدود در یادگیری تقویتی
  • 23. مدل‌سازی محدودیت‌های ارتباطی
  • 24. تاثیر تاخیر ارتباطی بر یادگیری
  • 25. راهکارهای مقابله با تاخیر ارتباطی
  • 26. تاثیر نویز در ارتباطات بر یادگیری
  • 27. استراتژی‌های کاهش نویز در یادگیری تقویتی
  • 28. یادگیری تقویتی در شبکه‌های بی‌سیم
  • 29. یادگیری تقویتی در رباتیک با ارتباط محدود
  • 30. یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 31. هماهنگی عوامل در محیط‌های ارتباطی محدود
  • 32. یادگیری تقویتی توزیع شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 33. استفاده از یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 34. یادگیری تقویتی در سیستم‌های کنترل
  • 35. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی
  • 36. کاربردهای یادگیری تقویتی در حمل و نقل هوشمند
  • 37. یادگیری تقویتی و بازی‌ها
  • 38. یادگیری تقویتی و آموزش
  • 39. یادگیری تقویتی و کنترل ترافیک
  • 40. یادگیری تقویتی و مسیریابی
  • 41. یادگیری تقویتی و تخصیص منابع
  • 42. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 43. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی
  • 44. یادگیری تقویتی و شبیه‌سازی
  • 45. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی
  • 46. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در یادگیری تقویتی
  • 47. یادگیری تقویتی تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 48. برنامه‌ریزی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 49. یادگیری تقویتی و تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 50. تحلیل پایداری الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 51. روش‌های ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 52. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 53. یادگیری تقویتی و امنیت
  • 54. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 55. آینده یادگیری تقویتی با محدودیت‌های ارتباطی
  • 56. مطالعه موردی: کاربرد یادگیری تقویتی در یک سیستم خاص
  • 57. بررسی ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
  • 58. استفاده از یادگیری تقویتی در مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 59. یادگیری تقویتی و یادگیری تقلیدی (Imitation Learning)
  • 60. یادگیری تقویتی و یادگیری معکوس تقویتی (Inverse Reinforcement Learning)
  • 61. مدل‌سازی توابع پاداش در محیط‌های پیچیده
  • 62. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی پویا
  • 63. یادگیری تقویتی و کنترل بهینه
  • 64. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 65. یادگیری تقویتی و داده‌های بزرگ
  • 66. یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی
  • 67. یادگیری تقویتی و بینایی کامپیوتر
  • 68. یادگیری تقویتی و تشخیص الگو
  • 69. یادگیری تقویتی و شبکه‌های حسگر
  • 70. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیه گر
  • 71. یادگیری تقویتی و تحلیل داده‌ها
  • 72. روش‌های مقابله با محیط‌های غیرایستا در یادگیری تقویتی
  • 73. یادگیری تقویتی و یادگیری مادام‌العمر (Lifelong Learning)
  • 74. یادگیری تقویتی و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 75. بررسی الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 76. یادگیری تقویتی و تصمیم‌گیری گروهی
  • 77. یادگیری تقویتی و اقتصاد رفتاری
  • 78. یادگیری تقویتی و علوم اجتماعی
  • 79. یادگیری تقویتی و مدیریت ریسک
  • 80. یادگیری تقویتی و پیش‌بینی
  • 81. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 82. یادگیری تقویتی و کشاورزی دقیق
  • 83. یادگیری تقویتی و مراقبت‌های بهداشتی
  • 84. یادگیری تقویتی و آموزش شخصی‌سازی شده
  • 85. یادگیری تقویتی و تحلیل بازار
  • 86. یادگیری تقویتی و بازاریابی
  • 87. یادگیری تقویتی و تشخیص تقلب
  • 88. یادگیری تقویتی و امنیت سایبری
  • 89. یادگیری تقویتی و حفاظت از حریم خصوصی
  • 90. یادگیری تقویتی و سیستم‌های خودمختار
  • 91. یادگیری تقویتی و ربات‌های نرم
  • 92. یادگیری تقویتی و میکرو رباتیک
  • 93. یادگیری تقویتی و سیستم‌های هوشمند
  • 94. یادگیری تقویتی و اینترنت اشیا (IoT)
  • 95. یادگیری تقویتی و محاسبات ابری
  • 96. یادگیری تقویتی و بلاک‌چین
  • 97. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)
  • 98. یادگیری تقویتی و یادگیری اخلاقی ماشین (Ethical Machine Learning)
  • 99. یادگیری تقویتی و اخلاق هوش مصنوعی
  • 100. بررسی چالش‌های اخلاقی در 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.