اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در ابری: معماری و الگوریتم‌ها

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در ابری: معماری و الگوریتم‌ها

تگ‌ها: MARL الگوریتم های یادگیری تقویتی بهینه سازی منابع محاسبات ابری مدیریت منابع ابری معماری ابری هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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 یادگیری تقویتی چندعامله در ابری: معماری و الگوریتم‌ها

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع در ابر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. محیط‌های چندعامله
  • 5. نمایندگان و عملگرها در محیط‌های چندعامله
  • 6. پاداش و تابع ارزش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. تفاوت‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله و چندعامله
  • 8. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 9. همکاری و رقابت در یادگیری تقویتی
  • 10. معماری‌های پایه برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مستقل (Independent Learners)
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized Learners)
  • 13. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed Learners)
  • 14. Q-Learning چندعامله
  • 15. SARSA چندعامله
  • 16. Deep Q-Network (DQN) چندعامله
  • 17. Actor-Critic چندعامله
  • 18. یادگیری تقویتی با سیاست گرادیان (Policy Gradient) چندعامله
  • 19. تابع ارزش مشترک (Common Value Function)
  • 20. تابع ارزش جداگانه (Separate Value Function)
  • 21. روش‌های هماهنگ‌سازی نمایندگان
  • 22. یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات محدود
  • 23. یادگیری تقویتی چندعامله با اطلاعات ناقص
  • 24. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 25. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 26. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. معیارهای ارزیابی الگوریتم‌ها
  • 28. استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله در رباتیک
  • 29. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله در بازی‌ها
  • 30. یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت منابع
  • 31. بهینه‌سازی ترافیک با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 32. یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های حسگر
  • 33. یادگیری تقویتی چندعامله در اقتصاد
  • 34. روش‌های حل مسئله‌ی N-Agent Gridworld
  • 35. یادگیری تقویتی چندعامله و نظریه‌ی بازی‌ها
  • 36. استراتژی‌های تعادل نش (Nash Equilibrium) در یادگیری تقویتی
  • 37. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 38. روش‌های اکتشاف (Exploration) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 39. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 40. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی چندعامله (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی چندعامله با حافظه (Memory)
  • 42. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention) در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 43. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)
  • 44. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 45. یادگیری تقویتی چندعامله با استفاده از Autoencoders
  • 46. یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های پویا
  • 47. یادگیری تقویتی چندعامله و یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 48. یادگیری تقویتی چندعامله و برنامه‌ریزی حرکتی
  • 49. یادگیری تقویتی چندعامله و کنترل بهینه
  • 50. یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 51. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 52. یادگیری تقویتی چندعامله و امنیت سایبری
  • 53. یادگیری تقویتی چندعامله و حفاظت از داده‌ها
  • 54. یادگیری تقویتی چندعامله و حریم خصوصی
  • 55. یادگیری تقویتی چندعامله و اخلاق هوش مصنوعی
  • 56. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 57. تحقیقات فعلی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 58. ابزارهای توسعه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 59. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای یادگیری تقویتی چندعامله

📚 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.