اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های پیشرفته آنالیز همگرایی برای عامل‌های هوشمند

کتاب تکنیک‌های پیشرفته آنالیز همگرایی برای عامل‌های هوشمند

تگ‌ها: Actor-Critic Artificial Intelligence Convergence Analysis Convergence Criteria Deep RL Distributed RL Game Theory MARL Multi-Agent Reinforcement Learning Multi-Agent Systems Policy Gradient Q-learning Reinforcement Learning Stability 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 تکنیک‌های پیشرفته آنالیز همگرایی برای عامل‌های هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: آنالیز همگرایی (Convergence Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله و چالش‌های همگرایی
  • 2. مبانی نظری همگرایی در یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 3. تعمیم مفهوم همگرایی به محیط‌های چندعامله
  • 4. انواع استراتژی‌های همگرایی در MARL
  • 5. همگرایی در محیط‌های تعاونی
  • 6. همگرایی در محیط‌های رقابتی
  • 7. همگرایی در محیط‌های ترکیبی (تعاونی-رقابتی)
  • 8. معیارهای ارزیابی همگرایی در MARL
  • 9. تحلیل پایداری همگرایی در سیاست‌های یادگیری
  • 10. اثرات یادگیری اکتشافی بر همگرایی
  • 11. تکنیک‌های کاهش واریانس برای تحلیل همگرایی
  • 12. تحلیل حساسیت به پارامترهای یادگیری
  • 13. روش‌های نمونه‌برداری و تقریب برای تحلیل همگرایی
  • 14. همگرایی در الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-based)
  • 15. همگرایی در الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 16. همگرایی در الگوریتم‌های Actor-Critic چندعامله
  • 17. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های Q-learning توزیع‌شده
  • 18. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های Policy Gradient توزیع‌شده
  • 19. استفاده از روش‌های نظریه بازی‌ها در تحلیل همگرایی MARL
  • 20. مفهوم تعادل نش و ارتباط آن با همگرایی
  • 21. تحلیل همگرایی در محیط‌های با اطلاعات ناقص
  • 22. همگرایی در یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباط محدود
  • 23. تکنیک‌های همگام‌سازی (Synchronization) برای بهبود همگرایی
  • 24. همگرایی در یادگیری تقویتی چندعامله با حافظه
  • 25. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های بازگشتی (Recurrent) در MARL
  • 26. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تقریب توابع ارزش و سیاست
  • 27. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای تسریع همگرایی
  • 28. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
  • 29. روش‌های مقابله با ناپایداری در یادگیری تقویتی عمیق چندعامله
  • 30. تحلیل همگرایی در محیط‌های پویا و غیرایستا
  • 31. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای بهبود همگرایی
  • 32. همگرایی در یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش‌های پراکنده
  • 33. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی چندعامله
  • 34. استفاده از یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) برای تحلیل همگرایی
  • 35. تحلیل همگرایی در یادگیری تقویتی چندعامله با اهداف متناقض
  • 36. تکنیک‌های یادگیری مبتنی بر مدل (Model-based) برای تحلیل همگرایی
  • 37. تحلیل همگرایی در محیط‌های پیوسته (Continuous)
  • 38. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) چندعامله
  • 39. تحلیل همگرایی الگوریتم های یادگیری تقویتی مبتنی بر تقلید (Imitation Learning) چندعامله
  • 40. همگرایی در یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های ناهمگن
  • 41. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر توجه (Attention) چندعامله
  • 42. استفاده از روش‌های یادگیری تقویتی متا (Meta-Reinforcement Learning) برای بهبود همگرایی
  • 43. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با پاداش شکل‌دهی (Reward Shaping) چندعامله
  • 44. روش‌های ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های MARL از نظر همگرایی
  • 45. همگرایی و امنیت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 46. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر توزیع
  • 47. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله مبتنی بر گراف
  • 48. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای بهبود تحلیل همگرایی در MARL
  • 49. تحلیل همگرایی در محیط‌های پیچیده و بزرگ‌مقیاس
  • 50. بررسی اثرات نویز و عدم قطعیت بر همگرایی
  • 51. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله توزیع‌شده با استفاده از روش‌های موازی‌سازی

📚 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.