اکسپرس 24
کتاب پیامدهای نظری یادگیری در بازی‌های با عامل‌های با دانش پیش‌بینانه پیچیده

کتاب پیامدهای نظری یادگیری در بازی‌های با عامل‌های با دانش پیش‌بینانه پیچیده

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های یادگیری بازی‌های با عامل‌های هوشمند عامل‌های پیش‌بینانه نظریه بازی‌ها هوش محاسباتی هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق تقویتی 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 پیامدهای نظری یادگیری در بازی‌های با عامل‌های با دانش پیش‌بینانه پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نظری یادگیری تقویتی
  • 2. معرفی بازی‌های با عامل‌های هوشمند
  • 3. مدل‌های ریاضی تصمیم‌گیری
  • 4. نظریه بازی‌ها و کاربردهای آن
  • 5. یادگیری نظارتی در محیط‌های پیچیده
  • 6. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 7. الگوریتم‌های جستجوی مونت‌کارلو
  • 8. برنامه‌ریزی پویا و کاربردهای آن در بازی‌ها
  • 9. مدل‌سازی محیط‌های بازی پویا
  • 10. ارزیابی عملکرد عامل‌های هوشمند
  • 11. یادگیری چندعاملی و همکاری
  • 12. استراتژی‌های یادگیری در بازی‌های رقابتی
  • 13. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های بازی
  • 14. بهینه‌سازی سیاست‌ها در بازی‌های پیچیده
  • 15. یادگیری با انتقال (Transfer Learning) در بازی‌ها
  • 16. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 17. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در تولید محیط‌های بازی
  • 18. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDPs)
  • 19. حل مسائل MDP با روش‌های دقیق
  • 20. تقریب توابع ارزش (Value Function Approximation)
  • 21. روش‌های سیاست‌محور (Policy Gradient Methods)
  • 22. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning)
  • 23. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده (Sparse Reward RL)
  • 24. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
  • 25. مدیریت اکتشاف و بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 26. یادگیری تقویتی با مدل (Model-Based Reinforcement Learning)
  • 27. استفاده از یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 28. یادگیری تقویتی در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 29. یادگیری تقویتی در بازی‌های استراتژیک
  • 30. یادگیری تقویتی در بازی‌های ویدئویی
  • 31. یادگیری تقویتی در بازارهای مالی
  • 32. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 33. تکنیک‌های کاهش بُعد داده برای یادگیری تقویتی
  • 34. پیش‌بینی رفتار حریف در بازی‌های رقابتی
  • 35. مدل‌سازی دانش پیش‌بینانه در عامل‌های هوشمند
  • 36. استفاده از مدل‌های احتمالی در یادگیری
  • 37. یادگیری تقویتی با تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 38. یادگیری تقویتی با استفاده از داده‌های انسانی
  • 39. یادگیری تقویتی در محیط‌های چند وجهی
  • 40. یادگیری تقویتی با محدودیت‌ها (Constrained Reinforcement Learning)
  • 41. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
  • 42. روش‌های ارزیابی پایداری یادگیری
  • 43. تحلیل حساسیت الگوریتم‌های یادگیری
  • 44. یادگیری تقویتی توزیعی (Distributional Reinforcement Learning)
  • 45. یادگیری تقویتی متا (Meta Reinforcement Learning)
  • 46. رویکردهای هیبریدی در یادگیری تقویتی
  • 47. یادگیری تقویتی و اخلاق هوش مصنوعی
  • 48. کاربردهای یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 49. یادگیری تقویتی و حل مسائل ترکیبی
  • 50. یادگیری تقویتی و تحلیل داده‌های بزرگ
  • 51. یادگیری تقویتی و یادگیری ماشین قابل توضیح (Explainable AI)
  • 52. یادگیری تقویتی و امنیت سایبری
  • 53. یادگیری تقویتی و کنترل فرآیندها
  • 54. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. تکنیک‌های تجسم نتایج یادگیری تقویتی
  • 56. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری تقویتی در دنیای واقعی
  • 57. آینده یادگیری تقویتی و تحقیقات آتی
  • 58. روش‌های افزایش قابلیت تعمیم‌پذیری یادگیری
  • 59. یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 60. یادگیری تقویتی و شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 61. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 62. استفاده از یادگیری تقویتی در طراحی بازی
  • 63. یادگیری تقویتی و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 64. یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی در بازی‌های ویدیویی
  • 65. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی حرکت
  • 66. یادگیری تقویتی و کنترل ربات‌های خودران
  • 67. یادگیری تقویتی و مدیریت زنجیره تامین
  • 68. یادگیری تقویتی و پیش‌بینی تقاضا
  • 69. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 70. یادگیری تقویتی و تشخیص ناهنجاری
  • 71. یادگیری تقویتی و مدیریت انرژی
  • 72. یادگیری تقویتی و کنترل ترافیک
  • 73. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی کشاورزی
  • 74. یادگیری تقویتی و مراقبت‌های بهداشتی
  • 75. یادگیری تقویتی و آموزش شخصی‌سازی شده
  • 76. یادگیری تقویتی و تحلیل احساسات
  • 77. یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی
  • 78. یادگیری تقویتی و بینایی ماشین
  • 79. یادگیری تقویتی و تولید محتوا
  • 80. یادگیری تقویتی و طراحی رابط کاربری
  • 81. یادگیری تقویتی و بازاریابی دیجیتال
  • 82. یادگیری تقویتی و مالی رفتاری
  • 83. یادگیری تقویتی و اقتصاد کلان
  • 84. یادگیری تقویتی و علوم سیاسی
  • 85. یادگیری تقویتی و مطالعات اجتماعی
  • 86. یادگیری تقویتی و هنر و خلاقیت
  • 87. یادگیری تقویتی و موسیقی
  • 88. یادگیری تقویتی و علوم ورزشی
  • 89. یادگیری تقویتی و گردشگری
  • 90. یادگیری تقویتی و حمل و نقل
  • 91. یادگیری تقویتی و مدیریت بحران
  • 92. یادگیری تقویتی و محیط زیست
  • 93. یادگیری تقویتی و توسعه پایدار
  • 94. یادگیری تقویتی و حقوق
  • 95. یادگیری تقویتی و فلسفه
  • 96. یادگیری تقویتی و اخلاق
  • 97. یادگیری تقویتی و روانشناسی
  • 98. یادگیری تقویتی و علوم اعصاب
  • 99. یادگیری تقویتی و آموزش و پرورش
  • 100. یادگیری تقویتی و مهندسی نرم‌افزار

📚 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.