کتاب پیشرفت‌ها و چالش‌های مدل‌های یادگیری تقویتی در MARL با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیشرفت‌ها و چالش‌های مدل‌های یادگیری تقویتی در MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌های یادگیری تقویتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عوامل، محیط و پاداش در RL
  • 4. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs)
  • 5. فضای حالت و عمل
  • 6. توابع ارزش و سیاست‌ها
  • 7. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 8. روش‌های مبتنی بر ارزش
  • 9. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 10. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 11. پیشرفت‌های DQN
  • 12. روش‌های مبتنی بر سیاست
  • 13. گرادیان سیاست (Policy Gradients)
  • 14. Actor-Critic Methods
  • 15. روش‌های Actor-Critic پیشرفته
  • 16. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 17. کاربردهای MARL در رباتیک
  • 18. هماهنگی بین ربات‌ها
  • 19. مسائل تخصیص منابع در MARL
  • 20. کاربرد MARL در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 21. بهینه‌سازی ترافیک با MARL
  • 22. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر MARL
  • 23. کاربردهای MARL در امور مالی
  • 24. معاملات الگوریتمی با MARL
  • 25. مدیریت پورتفولیو با MARL
  • 26. چالش‌های ارتباطی در MARL
  • 27. مدل‌های ارتباطی در MARL
  • 28. یادگیری ارتباطات خودکار
  • 29. مسائل عدم قطعیت در MARL
  • 30. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت محیطی
  • 31. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 32. یادگیری تقویتی تعاونی (Cooperative MARL)
  • 33. استراتژی‌های تعاونی
  • 34. حل مسائل هماهنگی
  • 35. یادگیری تقویتی رقابتی (Competitive MARL)
  • 36. بازی‌های مجموع صفر
  • 37. یادگیری استراتژی‌های رقابتی
  • 38. یادگیری تقویتی مختلط (Mixed MARL)
  • 39. تعادل نش در بازی‌های چند عاملی
  • 40. یافتن تعادل نش با RL
  • 41. مسائل مقیاس‌پذیری در MARL
  • 42. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 43. استفاده از مدل‌های مشترک
  • 44. یادگیری تقویتی با عوامل غیرهمزمان
  • 45. چالش‌های همگام‌سازی
  • 46. روش‌های غیرهمزمان برای MARL
  • 47. یادگیری تقویتی با اهداف چندگانه
  • 48. تلفیق اهداف
  • 49. بهینه‌سازی چند هدفه در MARL
  • 50. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 51. تکنیک‌های تشویق پاداش
  • 52. یادگیری از طریق اکتشاف
  • 53. یادگیری تقویتی ایمن (Safe MARL)
  • 54. محدودیت‌های ایمنی
  • 55. روش‌های تضمین ایمنی
  • 56. یادگیری تقویتی قابل تفسیر (Interpretable MARL)
  • 57. فهم تصمیمات عامل‌ها
  • 58. تکنیک‌های تفسیرپذیری
  • 59. کاربردهای MARL در شبکه‌های عصبی
  • 60. آموزش شبکه‌های عصبی با RL
  • 61. بهینه‌سازی معماری شبکه
  • 62. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع شده
  • 63. هماهنگی در سیستم‌های توزیع شده
  • 64. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع شده
  • 65. چالش‌های انتقال دانش در MARL
  • 66. یادگیری از عامل‌های دیگر
  • 67. استفاده از دانش قبلی
  • 68. یادگیری تقویتی با محدودیت‌های ارتباطی
  • 69. پهنای باند محدود
  • 70. روش‌های فشرده‌سازی ارتباطات
  • 71. یادگیری تقویتی در بازی‌های تخته‌ای
  • 72. استراتژی‌های پیشرفته در بازی‌ها
  • 73. یادگیری از بازیکنان حرفه‌ای
  • 74. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر محتوا
  • 75. شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 76. بهبود تجربه کاربری
  • 77. کاربردهای MARL در مدیریت انرژی
  • 78. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 79. شبکه‌های هوشمند انرژی
  • 80. یادگیری تقویتی در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 81. مدیریت جریان ترافیک
  • 82. وسایل نقلیه خودران
  • 83. یادگیری تقویتی در سیستم‌های تشخیص نفوذ
  • 84. شناسایی حملات سایبری
  • 85. پاسخ به تهدیدات
  • 86. یادگیری تقویتی در سیستم‌های پردازش زبان طبیعی
  • 87. تولید متن
  • 88. ترجمه ماشینی
  • 89. یادگیری تقویتی در سیستم‌های بینایی ماشین
  • 90. تشخیص اشیاء
  • 91. تحلیل تصاویر
  • 92. یادگیری تقویتی با پاداش‌های مشروط
  • 93. تعریف پاداش‌های پیچیده
  • 94. یادگیری از بازخورد انسانی
  • 95. مبانی نظری MARL
  • 96. همگرایی الگوریتم‌های MARL
  • 97. اثبات‌های ریاضی
  • 98. چالش‌های ارزیابی مدل‌های MARL
  • 99. معیارهای ارزیابی
  • 100. شبیه‌سازی و آزمایش
تگ‌ها: MARL شبکه‌های عصبی مدل‌های یادگیری تقویتی هوش مصنوعی هوش مصنوعی در ایران یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.