کتاب یادگیری تقویتی چندعاملی: تئوری و کاربرد

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 چندعاملی: تئوری و کاربرد

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 3. تفاوت‌های یادگیری تقویتی تک‌عاملی و چندعاملی
  • 4. انواع محیط‌های چندعاملی
  • 5. بازی‌های مجموع صفر و غیر صفر
  • 6. مفهوم تعادل نش
  • 7. استراتژی‌های تعادل نش در بازی‌های ساده
  • 8. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Learning - IL)
  • 9. چالش‌های یادگیری تقویتی مستقل
  • 10. روش‌های همگراسازی در یادگیری تقویتی مستقل
  • 11. یادگیری تقویتی مشترک (Joint Action Learning - JAL)
  • 12. الگوریتم‌های JAL: Q-Learning مشترک
  • 13. الگوریتم‌های JAL: Policy Gradient مشترک
  • 14. یادگیری تقویتی با همکاری (Cooperative Reinforcement Learning)
  • 15. مفاهیم همکاری و هماهنگی
  • 16. الگوریتم‌های مبتنی بر ارتباط (Communication-Based Algorithms)
  • 17. الگوریتم‌های مبتنی بر پاداش مشترک (Shared Reward Algorithms)
  • 18. یادگیری تقویتی رقابتی (Competitive Reinforcement Learning)
  • 19. بازی‌های رقابتی و طراحی پاداش
  • 20. الگوریتم‌های مبتنی بر حریف (Opponent-Based Algorithms)
  • 21. یادگیری تقویتی تیمی (Team Reinforcement Learning)
  • 22. مفاهیم تیم و ساختار تیم
  • 23. الگوریتم‌های هماهنگی تیمی
  • 24. یادگیری تقویتی چندعاملی با مدل‌سازی حریف
  • 25. پیش‌بینی رفتار حریف
  • 26. استراتژی‌های مقابله با حریف
  • 27. یادگیری تقویتی چندعاملی در محیط‌های پیچیده
  • 28. مسائل مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 29. تقسیم وظایف و تخصیص منابع
  • 30. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 31. الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN) چندعاملی
  • 32. الگوریتم‌های Actor-Critic چندعاملی
  • 33. یادگیری تقویتی چندعاملی و بازی‌های استراتژیک
  • 34. کاربرد در بازی‌های ویدئویی چندنفره
  • 35. کاربرد در رباتیک چندرباتی
  • 36. کاربرد در مدیریت منابع و شبکه‌های توزیع‌شده
  • 37. یادگیری تقویتی چندعاملی و مسائل حمل و نقل
  • 38. بهینه‌سازی ترافیک با استفاده از یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 39. یادگیری تقویتی چندعاملی و امنیت سایبری
  • 40. تشخیص و مقابله با حملات سایبری با استفاده از یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 41. یادگیری تقویتی چندعاملی و اقتصاد
  • 42. مدل‌سازی بازارهای مالی با استفاده از یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 43. چالش‌های اخلاقی در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 44. تفسیرپذیری و قابلیت اطمینان
  • 45. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی
  • 46. آینده یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 47. تحقیقات در حال انجام و مسیرهای پیش رو
  • 48. یادگیری تقویتی چندعاملی با انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 49. یادگیری تقویتی چندعاملی و یادگیری سلسله مراتبی (Hierarchical Learning)
  • 50. یادگیری تقویتی چندعاملی و یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning)
  • 51. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعاملی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 52. آشنایی با کتابخانه PettingZoo
  • 53. آشنایی با کتابخانه Ray
  • 54. آشنایی با کتابخانه MARLlib
  • 55. یادگیری تقویتی چندعاملی و مسائل چند هدفه (Multi-Objective Reinforcement Learning)

📚 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.