اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Models) در MARL

کتاب تکنیک‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Models) در MARL

تگ‌ها: Deep Learning MARL MCTS Model-Based RL Multi-Agent Systems Offline RL opponent modeling Policy Optimization Predictive Models Reinforcement Learning انتقال یادگیری پیش‌بینی پاداش پیش‌بینی حالت رباتیک چندعامله 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 یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Models) در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: نکات و ترفندهای پیاده‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 2. مروری بر چالش‌های MARL و نقش مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 3. انواع مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مناسب برای MARL
  • 4. مدل‌های مبتنی بر مدل (Model-Based RL) در MARL: مفاهیم پایه
  • 5. پیش‌بینی پاداش (Reward Prediction) در محیط‌های چندعامله
  • 6. پیش‌بینی حالت (State Prediction) در محیط‌های چندعامله
  • 7. پیش‌بینی سیاست حریف (Opponent Policy Prediction)
  • 8. یادگیری مدل‌های پیش‌بینی‌کننده با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده
  • 9. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های کارآمد برای یادگیری مدل
  • 10. استفاده از شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی پیش‌بینی در MARL
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی دنباله‌های زمانی در MARL
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پیش‌بینی تصویر در MARL
  • 13. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models) برای پیش‌بینی چندوجهی
  • 14. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای برنامه‌ریزی در MARL
  • 15. برنامه‌ریزی مونت‌کارلو مبتنی بر مدل (Model-Based Monte Carlo Planning)
  • 16. جستجوی درخت مونت‌کارلو (MCTS) با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 17. تقویت سیاست مبتنی بر مدل (Model-Based Policy Optimization)
  • 18. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline RL) با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 19. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 20. انتقال یادگیری بین وظایف مشابه در MARL با مدل‌ها
  • 21. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 22. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 23. استفاده از توزیع‌های گوسی مخلوط (GMM) برای مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 24. مدل‌سازی عدم قطعیت با استفاده از شبکه‌های عصبی واریانسی (Variational Neural Networks)
  • 25. بهبود پایداری MARL با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 26. کاهش نویز در پیش‌بینی‌ها و بهبود عملکرد
  • 27. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای تشخیص تقلب در MARL
  • 28. تشخیص رفتارهای غیرعادی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 29. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در بازی‌های رقابتی چندعامله
  • 30. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در سیستم‌های چند رباتی
  • 31. چالش‌های مقیاس‌پذیری در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در MARL
  • 32. روش‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی مدل‌ها
  • 33. استفاده از یادگیری فشرده (Compression Learning) برای مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 34. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در MARL
  • 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در MARL
  • 36. معیارهای ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 37. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌بینی در MARL
  • 38. تحلیل خطا در مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 39. استفاده از تکنیک‌های دیباگینگ برای مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 40. پیاده‌سازی عملی یک سیستم MARL با مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 41. مثال‌های کاربردی و case study
  • 42. آینده مدل‌های پیش‌بینی‌کننده 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.