کتاب راهنمای عملی PyMARL: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی پیشرفته

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 راهنمای عملی PyMARL: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی
  • 3. معرفی کتابخانه PyMARL
  • 4. نصب و پیکربندی PyMARL
  • 5. محیط‌های شبیه‌سازی چندعامله
  • 6. مبانی ارتباطات بین عامل‌ها
  • 7. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی در PyMARL
  • 8. Q-Learning در محیط‌های چندعامله
  • 9. Deep Q-Network (DQN) برای مسائل چندعامله
  • 10. Policy Gradient Methods در PyMARL
  • 11. Actor-Critic Methods و کاربرد آن‌ها
  • 12. مقدمه‌ای بر Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 13. پیاده‌سازی COMA در PyMARL
  • 14. تحلیل عملکرد COMA و تنظیم پارامترها
  • 15. مقدمه‌ای بر Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 16. پیاده‌سازی MADDPG در PyMARL
  • 17. مقایسه COMA و MADDPG
  • 18. مقدمه‌ای بر Value-Decomposition Networks (VDN)
  • 19. پیاده‌سازی VDN در PyMARL
  • 20. مقدمه‌ای بر QMIX
  • 21. پیاده‌سازی QMIX در PyMARL
  • 22. تکنیک‌های بهبود QMIX
  • 23. مقدمه‌ای بر Independent Q-Learning (IQL)
  • 24. پیاده‌سازی IQL در PyMARL
  • 25. چالش‌های IQL و راهکارهای مقابله
  • 26. استفاده از حافظه تجربی (Experience Replay) در PyMARL
  • 27. مقدمه‌ای بر Prioritized Experience Replay
  • 28. تکنیک‌های نمونه‌برداری هوشمند از حافظه تجربی
  • 29. استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در PyMARL
  • 30. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در PyMARL
  • 31. مقدمه‌ای بر Attention Mechanisms در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 32. پیاده‌سازی Attention Mechanisms در PyMARL
  • 33. مقدمه‌ای بر Transfer Learning در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. استفاده از Transfer Learning برای تسریع یادگیری
  • 35. مقدمه‌ای بر Curriculum Learning در PyMARL
  • 36. طراحی Curriculum مناسب برای مسائل چندعامله
  • 37. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامترها در PyMARL
  • 38. استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 39. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 40. تکنیک‌های مقابله با پاداش‌های پراکنده
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با پاداش‌های شکل‌دهنده
  • 42. طراحی پاداش‌های شکل‌دهنده مؤثر
  • 43. بررسی موردی: حل یک مسئله چندعامله با PyMARL
  • 44. بررسی موردی: مقایسه الگوریتم‌های مختلف در یک محیط خاص
  • 45. پیاده‌سازی یک محیط شبیه‌سازی سفارشی در PyMARL
  • 46. استفاده از PyMARL برای مسائل بازی‌های استراتژیک
  • 47. استفاده از PyMARL برای مسائل رباتیک چندعامله
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) در PyMARL
  • 49. استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده برای آموزش آفلاین
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی ایمن (Safe RL) در PyMARL
  • 51. تکنیک‌های تضمین ایمنی در یادگیری تقویتی
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی تفاضلی (Differential RL)
  • 53. استفاده از یادگیری تفاضلی برای حفظ حریم خصوصی
  • 54. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-Based RL)
  • 55. پیاده‌سازی مدل‌های محیط در PyMARL
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی (Hierarchical RL)
  • 57. استفاده از ساختارهای سلسله‌مراتبی برای حل مسائل پیچیده
  • 58. تکنیک‌های ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 59. استفاده از معیارهای ارزیابی مناسب
  • 60. مقدمه‌ای بر تجسم نتایج یادگیری تقویتی
  • 61. ابزارهای تجسم نتایج در PyMARL
  • 62. آینده یادگیری تقویتی چندعامله و نقش PyMARL

📚 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.