کتاب از یادگیری شبیه‌سازی شده به دنیای واقعی: انتقال دانش در MARL

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 از یادگیری شبیه‌سازی شده به دنیای واقعی: انتقال دانش در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری انتقال (Transfer Learning) در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. محیط‌های چندعامله و چالش‌های آن‌ها
  • 4. مدل‌سازی پاداش در MARL
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری ارزش در MARL
  • 6. الگوریتم‌های سیاستی گرادیان در MARL
  • 7. یادگیری اکتشافی در محیط‌های چندعامله
  • 8. هماهنگی عاملی در MARL
  • 9. تکنیک‌های ارتباط عاملی
  • 10. یادگیری متمرکز و غیرمتمرکز در MARL
  • 11. تکنیک‌های ترانسفر لرنینگ در MARL
  • 12. یادگیری سلسله مراتبی در MARL
  • 13. مفاهیم بازی‌های تعادلی
  • 14. استراتژی‌های تعادلی نش در MARL
  • 15. حل بازی‌های مجموع صفر
  • 16. حل بازی‌های مجموع غیرصفر
  • 17. یادگیری در بازی‌های تکراری
  • 18. بهینه‌سازی پاداش کلی سیستم
  • 19. مفهوم همگرایی در MARL
  • 20. روش‌های ارزیابی عملکرد MARL
  • 21. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 22. یادگیری در محیط‌های پویا
  • 23. یادگیری با اطلاعات ناقص
  • 24. یادگیری در محیط‌های رقابتی
  • 25. یادگیری در محیط‌های مشارکتی
  • 26. یادگیری در محیط‌های ترکیبی
  • 27. تکنیک‌های کاهش ابعاد حالت
  • 28. روش‌های تقریب‌گذاری تابع ارزش
  • 29. روش‌های تقریب‌گذاری سیاست
  • 30. استفاده از شبکه‌های عصبی در MARL
  • 31. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
  • 32. روش‌های مقابله با عدم ثبات در یادگیری
  • 33. تکنیک‌های regularization در MARL
  • 34. روش‌های افزایش نمونه‌برداری
  • 35. یادگیری آفلاین در MARL
  • 36. یادگیری نیمه‌نظارتی در MARL
  • 37. یادگیری با انتقال محدود
  • 38. یادگیری تقویتی معکوس در MARL
  • 39. تکنیک‌های مدل‌سازی رفتار حریف
  • 40. یادگیری در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 41. انتقال از شبیه‌سازی به دنیای واقعی
  • 42. تکنیک‌های تطبیق دامنه
  • 43. یادگیری تقویتی در رباتیک چندعامله
  • 44. کاربردهای MARL در کنترل ترافیک
  • 45. کاربردهای MARL در مدیریت شبکه‌های انرژی
  • 46. کاربردهای MARL در تجارت الگوریتمی
  • 47. کاربردهای MARL در بازی‌های ویدیویی
  • 48. کاربردهای MARL در سیستم‌های توصیه گر
  • 49. چالش‌های اخلاقی در MARL
  • 50. تفسیرپذیری در MARL
  • 51. امنیت در MARL
  • 52. آینده یادگیری تقویتی چندعامله
  • 53. تحقیقات جاری در MARL
  • 54. مبانی احتمال و آمار برای MARL
  • 55. مبانی جبر خطی برای MARL
  • 56. مبانی حساب دیفرانسیل و انتگرال برای MARL
  • 57. برنامه‌نویسی پایتون برای MARL
  • 58. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch در MARL
  • 59. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی
  • 60. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) در MARL
  • 61. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 62. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در MARL
  • 63. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های محیط
  • 64. یادگیری تقویتی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 65. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری meta
  • 66. تکنیک‌های بهینه‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 67. تحلیل حساسیت الگوریتم‌های MARL
  • 68. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 69. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله خاص
  • 70. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
  • 71. روش‌های دیباگینگ در MARL
  • 72. تکنیک‌های تجسم نتایج در MARL
  • 73. مفاهیم اساسی تئوری بازی
  • 74. مدل‌سازی تصمیم‌گیری در بازی‌ها
  • 75. تحلیل استراتژیک در MARL
  • 76. استفاده از یادگیری تقویتی برای حل مسائل بهینه‌سازی
  • 77. یادگیری تقویتی و کنترل بهینه
  • 78. یادگیری تقویتی و برنامه‌ریزی
  • 79. یادگیری تقویتی و تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت
  • 80. استراتژی‌های مدیریت ریسک در MARL
  • 81. تکنیک‌های افزایش استحکام (robustness) در MARL
  • 82. یادگیری تقویتی و هوش مصنوعی توضیحی (XAI)
  • 83. آشنایی با مقالات کلیدی در حوزه MARL
  • 84. مرور ادبیات در حوزه کاربردهای خاص MARL
  • 85. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 86. مطالعه موردی: کاربردهای موفق MARL
  • 87. آینده‌نگری و روندهای نوظهور در MARL.

📚 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.