اکسپرس 24
کتاب کاربرد RNN در یادگیری تقویتی چندعامله با حالات پنهان

کتاب کاربرد RNN در یادگیری تقویتی چندعامله با حالات پنهان

تگ‌ها: RNN الگوریتم‌های یادگیری حالات پنهان شبکه‌های عصبی بازگشتی کاربرد RNN کنترل چندعامله هوش مصنوعی یادگیری تقویتی یادگیری چندعامله یادگیری عمیق

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 کاربرد RNN در یادگیری تقویتی چندعامله با حالات پنهان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 3. ساختار و انواع RNNها
  • 4. RNNهای ساده و پیچیده
  • 5. یادگیری تقویتی: اصول و مبانی
  • 6. محیط، عامل، پاداش و سیاست
  • 7. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 8. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. چندعاملی بودن در یادگیری تقویتی
  • 11. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 12. حالات پنهان در یادگیری تقویتی
  • 13. اهمیت حالات پنهان در مدل‌سازی محیط
  • 14. ادغام RNN و یادگیری تقویتی
  • 15. RNN به عنوان تابع تقریب ارزش
  • 16. RNN به عنوان سیاست‌گذار
  • 17. معماری‌های RNN برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 18. شبکه‌های Long Short-Term Memory (LSTM)
  • 19. شبکه‌های Gated Recurrent Unit (GRU)
  • 20. استفاده از LSTM در یادگیری تقویتی
  • 21. استفاده از GRU در یادگیری تقویتی
  • 22. مدل‌های بازی چندعامله
  • 23. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 24. الگوریتم‌های یافتن تعادل نش
  • 25. یادگیری تقویتی چندعامله با تعادل نش
  • 26. ارزیابی عملکرد در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 27. معیارهای ارزیابی سیاست‌های یادگیری تقویتی
  • 28. مقایسه روش‌های مختلف یادگیری تقویتی
  • 29. چالش‌های پایداری و همگرایی در یادگیری تقویتی
  • 30. روش‌های بهبود پایداری یادگیری
  • 31. روش‌های تسریع همگرایی یادگیری
  • 32. کاربردهای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. رباتیک و کنترل چندرباتی
  • 34. مدیریت منابع و بهینه‌سازی
  • 35. بازی‌های استراتژیک
  • 36. شبکه‌های ارتباطی و مسیریابی
  • 37. تحلیل رفتار بازیکنان در بازی‌ها
  • 38. مدل‌سازی رفتارهای اجتماعی
  • 39. پیش‌بینی و کنترل ترافیک
  • 40. بهینه‌سازی شبکه‌های برق
  • 41. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 42. یادگیری تقویتی در محیط‌های غیرقابل پیش‌بینی
  • 43. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 44. استفاده از یادگیری تقویتی در مسائل پیچیده
  • 45. روش‌های کاهش ابعاد داده در یادگیری تقویتی
  • 46. روش‌های انتخاب ویژگی در یادگیری تقویتی
  • 47. تنظیم ابرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 48. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 49. استفاده از یادگیری تقویتی در مسائل مالی
  • 50. یادگیری تقویتی و مدیریت پورتفوی
  • 51. یادگیری تقویتی و معاملات الگوریتمی
  • 52. یادگیری تقویتی و تشخیص تقلب
  • 53. یادگیری تقویتی و قیمت‌گذاری پویا
  • 54. یادگیری تقویتی و تخصیص منابع
  • 55. روش‌های مقابله با مسائل امنیتی در یادگیری تقویتی
  • 56. یادگیری تقویتی و حفظ حریم خصوصی
  • 57. یادگیری تقویتی و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. یادگیری تقویتی و شخصی‌سازی
  • 59. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی تبلیغات
  • 60. یادگیری تقویتی و مدیریت زنجیره تامین
  • 61. یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 62. استفاده از شبیه‌سازی برای آموزش عوامل یادگیری تقویتی
  • 63. روش‌های انتقال سیاست از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
  • 64. یادگیری تقویتی و واقعیت مجازی
  • 65. یادگیری تقویتی و واقعیت افزوده
  • 66. آینده یادگیری تقویتی چندعامله با حالات پنهان
  • 67. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو

📚 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.