کتاب تحلیل نظری پیچیدگی یادگیری در سیستم‌های عامل‌های با اهداف موازی انطباقی

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 تحلیل نظری پیچیدگی یادگیری در سیستم‌های عامل‌های با اهداف موازی انطباقی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: جنبه‌های نظری MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله و چالش‌های آن
  • 2. اهداف موازی در MARL: تعریف و انواع
  • 3. سیستم‌های عاملی انطباقی: مفاهیم کلیدی
  • 4. پیچیدگی محاسباتی در MARL: مروری کلی
  • 5. بازی‌های جمع‌بندی‌شده و مفاهیم تعادلی
  • 6. بازی‌های غیر جمع‌بندی‌شده و چالش‌های یادگیری
  • 7. مفهوم Nash Equilibrium در MARL
  • 8. یافتن Nash Equilibrium در سیستم‌های پیچیده
  • 9. الگوریتم‌های مبتنی بر بهترین پاسخ (Best Response)
  • 10. همگرایی الگوریتم‌های مبتنی بر بهترین پاسخ
  • 11. تحلیل پایداری Nash Equilibrium
  • 12. مفهوم کورنبرگ (Corness) و ارتباط آن با پیچیدگی یادگیری
  • 13. پیچیدگی قیمت (Price of Anarchy) در MARL
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر گرادیان در MARL
  • 15. تکنیک‌های تخمین گرادیان در محیط‌های چندعامله
  • 16. چالش‌های گرادیان‌های ناهموار (Non-Convex Gradients)
  • 17. استراتژی‌های کاهش واریانس گرادیان
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
  • 19. شبکه‌های عصبی در MARL: معماری‌ها و کاربردها
  • 20. استفاده از سیاست‌های متمرکز و غیرمتمرکز
  • 21. یادگیری تقویتی با حافظه (Recurrent MARL)
  • 22. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در MARL
  • 23. تکنیک‌های اکتشاف (Exploration) در MARL
  • 24. چالش‌های اکتشاف هماهنگ در محیط‌های چندعامله
  • 25. یادگیری با انتقال (Transfer Learning) در MARL
  • 26. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در MARL
  • 27. تطبیق با تغییرات محیطی در MARL
  • 28. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی (Hierarchical RL) در MARL
  • 29. استفاده از یادگیری تقویتی معکوس (Inverse RL) در MARL
  • 30. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) در MARL
  • 31. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 32. متریک‌های ارزیابی در MARL: پایداری، همگرایی، کارایی
  • 33. تحلیل نظری الگوریتم‌های MARL: محدودیت‌ها و تضمین‌ها
  • 34. تقویت یادگیری با استفاده از نظریه بازی
  • 35. مفاهیم اطلاعات ناقص و استراتژی‌های بیزی
  • 36. یادگیری تقویتی در محیط‌های رقابتی
  • 37. یادگیری تقویتی در محیط‌های مشارکتی
  • 38. یادگیری تقویتی در محیط‌های ترکیبی (رقابتی-مشارکتی)
  • 39. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 40. استفاده از تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) در MARL
  • 41. استفاده از Autoencoders در MARL
  • 42. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در MARL
  • 43. روش‌های جستجوی شبکه (Grid Search، Random Search)
  • 44. الگوریتم‌های بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 45. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های پراکنده (Sparse Rewards)
  • 46. تکنیک‌های شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
  • 47. یادگیری تقویتی با استفاده از Curriculum Learning
  • 48. تحلیل حساسیت الگوریتم‌های MARL به پارامترهای محیطی
  • 49. یادگیری تقویتی با استفاده از Imitation Learning
  • 50. مدل‌سازی تعاملات بین عوامل
  • 51. استفاده از گراف‌ها برای نمایش روابط بین عوامل
  • 52. تحلیل پیچیدگی ارتباطات بین عوامل
  • 53. بهینه‌سازی پروتکل‌های ارتباطی در MARL
  • 54. یادگیری تقویتی با استفاده از یادگیری مبتنی بر نمونه (Sample-Based Learning)
  • 55. تقویت یادگیری با استفاده از یادگیری مبتنی بر مدل (Model-Based Learning)
  • 56. پیچیدگی نظری مدل‌سازی محیط در MARL
  • 57. تکنیک‌های تقریب‌سازی توابع در MARL
  • 58. استفاده از توابع پایه شعاعی (RBF)
  • 59. استفاده از چندجمله‌ای‌ها (Polynomials)
  • 60. یادگیری تقویتی با استفاده از نظریه کنترل
  • 61. تحلیل پایداری سیستم‌های چندعامله
  • 62. طراحی کنترل‌کننده‌های توزیع‌شده
  • 63. یادگیری تقویتی با استفاده از نظریه صف (Queueing Theory)
  • 64. مدل‌سازی ترافیک اطلاعات در MARL
  • 65. بهینه‌سازی تخصیص منابع 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.