اکسپرس 24
کتاب بهبود تعمیم‌پذیری عامل مستقل در شرایط ناآشنا MARL

کتاب بهبود تعمیم‌پذیری عامل مستقل در شرایط ناآشنا MARL

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های یادگیری تعمیم‌پذیری روش‌های مستقل شرایط ناآشنا عامل مستقل هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

انتخاب پلن

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 بهبود تعمیم‌پذیری عامل مستقل در شرایط ناآشنا MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Agent Methods)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. عملکرد و پاداش در یادگیری تقویتی
  • 5. تابع ارزش و سیاست
  • 6. روش‌های یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 7. روش‌های یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 8. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 9. الگوریتم‌های SARSA
  • 10. روش‌های Monte Carlo
  • 11. تکنیک‌های گرادیان سیاست
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 13. چالش‌های MARL
  • 14. مفاهیم کلیدی در MARL: همکاری و رقابت
  • 15. مفاهیم کلیدی در MARL: عدم قطعیت و پویایی
  • 16. معماری‌های عامل در MARL
  • 17. یادگیری مستقل Q در MARL
  • 18. یادگیری همزمان Q در MARL
  • 19. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL
  • 20. یادگیری ارزش مرکزی
  • 21. یادگیری سیاست مرکزی
  • 22. ارتباطات بین عوامل در MARL
  • 23. استراتژی‌های ارتباطات: ارتباطات صریح
  • 24. استراتژی‌های ارتباطات: ارتباطات ضمنی
  • 25. یادگیری تقویتی چندعاملی با حافظه
  • 26. شبکه‌های عصبی در MARL
  • 27. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تقریب تابع ارزش
  • 28. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تقریب سیاست
  • 29. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در MARL
  • 30. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 31. یادگیری تقویتی با پاداش‌های شکل‌دهی
  • 32. یادگیری تقویتی در محیط‌های پیچیده
  • 33. یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعاملی پویا
  • 34. بهبود تعمیم‌پذیری در MARL
  • 35. تکنیک‌های منظم‌سازی
  • 36. روش‌های افزایش داده
  • 37. یادگیری تقویتی چندعاملی در شرایط ناآشنا
  • 38. انتقال یادگیری در MARL
  • 39. یادگیری متا در MARL
  • 40. یادگیری تقویتی چندعاملی با دانش پیشین
  • 41. استفاده از شبیه‌سازی در MARL
  • 42. ارزیابی عملکرد در MARL
  • 43. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 44. تحلیل حساسیت در MARL
  • 45. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 46. کاربردهای MARL در بازی‌ها
  • 47. کاربردهای MARL در مدیریت منابع
  • 48. کاربردهای MARL در شبکه‌های حسگر
  • 49. چالش‌های آینده در MARL
  • 50. مسائل باز در MARL
  • 51. تحقیقات جاری در MARL
  • 52. یادگیری تقویتی چندعاملی و اخلاق
  • 53. یادگیری تقویتی چندعاملی و امنیت
  • 54. بهینه‌سازی پارامترهای MARL
  • 55. انتخاب الگوریتم مناسب برای MARL
  • 56. استفاده از ابزارهای MARL
  • 57. بررسی موردی: MARL در کنترل ترافیک
  • 58. بررسی موردی: MARL در بهینه‌سازی شبکه
  • 59. بررسی موردی: MARL در مدیریت انرژی
  • 60. بررسی موردی: MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 61. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 62. یادگیری تقویتی چندعاملی و یادگیری تقویتی معکوس
  • 63. تطبیق با تغییرات محیطی در MARL
  • 64. یادگیری تقویتی چندعاملی با استفاده از مدل‌سازی محیط
  • 65. کنترل چندعاملی مبتنی بر مدل
  • 66. یادگیری تقویتی چندعاملی و نظریه بازی‌ها
  • 67. استراتژی‌های تعادل نش در MARL
  • 68. یادگیری تقویتی چندعاملی و همکاری توزیع‌شده
  • 69. روش‌های اجتناب از فروپاشی همکاری
  • 70. یادگیری تقویتی چندعاملی و یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 71. یادگیری تقویتی چندعاملی و یادگیری فعال
  • 72. یادگیری تقویتی چندعاملی و هوش جمعی
  • 73. یادگیری تقویتی چندعاملی و سیستم‌های پیچیده
  • 74. بررسی الگوریتم‌های پیشرفته MARL
  • 75. تکنیک‌های موازی‌سازی در MARL
  • 76. یادگیری تقویتی چندعاملی در محیط‌های واقعی
  • 77. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 78. یادگیری تقویتی چندعاملی و حریم خصوصی
  • 79. یادگیری تقویتی چندعاملی و قابلیت اعتماد

📚 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.