کتاب یادگیری تقویتی در عمل: کار با PyMARL

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 در عمل: کار با PyMARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. حالت، عمل، پاداش و سیاست
  • 4. تابع ارزش و تابع کیفیت-عمل
  • 5. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 7. یادگیری تقویتی تفاضلی زمانی (TD Learning)
  • 8. یادگیری Q
  • 9. یادگیری SARSA
  • 10. یادگیری عمیق تقویتی (Deep RL)
  • 11. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. معماری‌های Deep RL
  • 15. DQN (Deep Q-Network)
  • 16. Double DQN
  • 17. Dueling DQN
  • 18. Prioritized Experience Replay
  • 19. Actor-Critic Methods
  • 20. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 21. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 22. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 23. TD3 (Twin Delayed DDPG)
  • 24. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 25. یادگیری تقویتی چند عاملی (MARL)
  • 26. چالش‌های یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 27. فضاهای حالت و عمل مشترک در MARL
  • 28. فضاهای حالت و عمل جداگانه در MARL
  • 29. هماهنگی و رقابت در MARL
  • 30. مدل‌های همکاری در MARL
  • 31. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 32. مدل‌های مختلط در MARL
  • 33. PyMARL: چارچوب یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 34. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 35. ساختار پروژه‌های PyMARL
  • 36. محیط‌های آزمایشی در PyMARL
  • 37. StarCraft II Environment
  • 38. SMAC (Simplified Multi-Agent StarCraft)
  • 39. توسعه محیط‌های سفارشی در PyMARL
  • 40. معرفی الگوریتم‌های PyMARL
  • 41. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 42. QMIX (Q-value Mixing)
  • 43. MADDPG (Multi-Agent DDPG)
  • 44. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 45. IQL (Independent Q-Learning)
  • 46. ناظران (Agents) در PyMARL
  • 47. پیکربندی ناظران
  • 48. آموزش ناظران
  • 49. تنظیمات هایپرپارامترها
  • 50. ارزیابی عملکرد ناظران
  • 51. تجسم نتایج در PyMARL
  • 52. مثال‌های کاربردی PyMARL
  • 53. مدیریت ترافیک شهری با MARL
  • 54. کنترل ربات‌های صنعتی با MARL
  • 55. بازی‌های چند نفره با MARL
  • 56. بهینه‌سازی منابع در شبکه‌های توزیع شده
  • 57. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر عامل
  • 59. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 60. حریم خصوصی و امنیت در MARL
  • 61. تعصب و عدالت در الگوریتم‌های MARL
  • 62. مباحث پیشرفته در MARL
  • 63. یادگیری تقویتی با عاملان نامتقارن
  • 64. یادگیری تقویتی با ارتباطات بین عاملان
  • 65. یادگیری تقویتی در زمان-واقعی
  • 66. یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 67. یادگیری تقویتی در سیستم‌های فیزیکی
  • 68. کاربرد PyMARL در تحقیقات علمی
  • 69. مقایسه PyMARL با سایر چارچوب‌ها
  • 70. روندهای آینده در MARL
  • 71. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 72. شناسایی چالش‌های خاص مسئله
  • 73. طراحی تابع پاداش مؤثر
  • 74. ملاحظات پیاده‌سازی در PyMARL
  • 75. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 76. مدیریت حافظه در مسائل بزرگ
  • 77. عیب‌یابی و اشکال‌زدایی در PyMARL
  • 78. روش‌های بهبود پایداری آموزش
  • 79. مطالعه موردی: کنترل ناوگان وسایل نقلیه خودران
  • 80. مطالعه موردی: هماهنگی ربات‌های انبار
  • 81. مطالعه موردی: مدیریت منابع انرژی هوشمند
  • 82. مطالعه موردی: بازی‌های استراتژیک پیچیده
  • 83. روش‌های ارزیابی robust بودن عاملان
  • 84. تست در سناریوهای ناشناخته
  • 85. تکنیک‌های اکتشاف و بهره‌برداری
  • 86. یادگیری تقویتی با اطلاعات محدود
  • 87. یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 88. مفاهیم یادگیری ماشین در MARL
  • 89. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل‌های احتمالی
  • 90. شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در MARL
  • 91. روش‌های یادگیری تقویتی جمعی
  • 92. کاربرد PyMARL در حل مسائل بهینه‌سازی
  • 93. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جدید در PyMARL
  • 94. مشارکت در جامعه PyMARL
  • 95. نکات پایانی و راهنمایی برای پروژه‌های آتی

📚 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.