اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت هوشمند منابع در پژوهش‌های پیچیده

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت هوشمند منابع در پژوهش‌های پیچیده

تگ‌ها: MARL الگوریتم‌های یادگیری بهینه‌سازی تحقیقات پژوهش‌های پیچیده تحلیل داده‌ها مدیریت منابع هوش مصنوعی هوشمندسازی فرآیندها یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی چندعامله

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت هوشمند منابع در پژوهش‌های پیچیده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای تحقیقاتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم کلیدی مدیریت منابع
  • 3. روش‌های تخصیص منابع در پژوهش
  • 4. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. حل MDP با روش‌های تحلیلی
  • 7. روش‌های تکراری سیاست
  • 8. روش‌های تکراری ارزش
  • 9. تابع ارزش و سیاست بهینه
  • 10. تقریب تابع ارزش
  • 11. روش‌های مونت‌کارلو در یادگیری تقویتی
  • 12. تفاوت‌های روش‌های مونت‌کارلو و زمانی
  • 13. یادگیری تقویتی زمانی (TD Learning)
  • 14. Q-Learning: الگوریتم و کاربردها
  • 15. SARSA: الگوریتم و کاربردها
  • 16. Deep Q-Network (DQN) و کاربردها
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در یادگیری تقویتی
  • 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 19. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 20. Policy Gradient Methods
  • 21. Actor-Critic Methods
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. مفاهیم تعامل و همکاری در عوامل
  • 25. روش‌های هماهنگ‌سازی عوامل
  • 26. یادگیری تقویتی مشارکتی
  • 27. بازی‌های مجموع صفر و غیر صفر
  • 28. معادله نش و کاربرد آن در یادگیری تقویتی
  • 29. استراتژی‌های یادگیری در محیط‌های چندعامله
  • 30. مدیریت منابع آب با یادگیری تقویتی
  • 31. بهینه‌سازی مصرف انرژی با یادگیری تقویتی
  • 32. مدیریت ترافیک شهری با یادگیری تقویتی
  • 33. تخصیص منابع در شبکه‌های کامپیوتری
  • 34. مدیریت زنجیره تامین با یادگیری تقویتی
  • 35. بهینه‌سازی پورتفوی مالی با یادگیری تقویتی
  • 36. مدیریت موجودی با یادگیری تقویتی
  • 37. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 38. کنترل ربات با یادگیری تقویتی
  • 39. ناوبری ربات در محیط‌های پیچیده
  • 40. یادگیری تقویتی و سیستم‌های پیشنهادگر
  • 41. بهینه‌سازی تبلیغات آنلاین با یادگیری تقویتی
  • 42. مدیریت منابع در کشاورزی دقیق با یادگیری تقویتی
  • 43. پیش‌بینی و مدیریت ریسک با یادگیری تقویتی
  • 44. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 45. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی معکوس
  • 46. یادگیری تقویتی و اخلاق هوش مصنوعی
  • 47. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی
  • 48. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی
  • 49. روش‌های موازی‌سازی یادگیری تقویتی
  • 50. یادگیری انتقال در یادگیری تقویتی
  • 51. یادگیری تقویتی آفلاین
  • 52. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 53. یادگیری تقویتی با اکتشاف
  • 54. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 55. روش‌های یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
  • 56. یادگیری تقویتی و یادگیری تقویتی تفاضلی
  • 57. یادگیری تقویتی و نظریه بازی‌ها
  • 58. کاربردهای نوظهور یادگیری تقویتی در پژوهش‌های پیچیده
  • 59. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون (TensorFlow, PyTorch)
  • 60. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 61. روش‌های اعتبارسنجی در یادگیری تقویتی
  • 62. تحلیل حساسیت پارامترها در یادگیری تقویتی
  • 63. بهینه‌سازی ابرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 64. مطالعه موردی: کاربرد یادگیری تقویتی در یک پژوهش واقعی
  • 65. آینده یادگیری تقویتی و چالش‌های 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.