کتاب پیاده‌سازی و ارزیابی کارآمد الگوریتم‌های MARL 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 پیاده‌سازی و ارزیابی کارآمد الگوریتم‌های MARL 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 عامله (MARL)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 4. انواع یادگیری تقویتی
  • 5. مقدمه‌ای بر PyMARL
  • 6. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 7. ساختار کلی PyMARL
  • 8. مفاهیم پایه در PyMARL
  • 9. مدل‌های عامل در MARL
  • 10. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 11. محیط‌های استاندارد برای MARL
  • 12. نمونه‌سازی محیط‌های سفارشی
  • 13. مدل‌های یادگیری در MARL
  • 14. یادگیری متمرکز و غیرمتمرکز
  • 15. یادگیری مبتنی بر عامل (Agent-based learning)
  • 16. یادگیری مبتنی بر سیاست (Policy-based learning)
  • 17. یادگیری مبتنی بر ارزش (Value-based learning)
  • 18. اتحاد عامل‌ها (Centralized training)
  • 19. جداسازی عامل‌ها (Decentralized execution)
  • 20. الگوریتم‌های کلاسیک MARL
  • 21. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 22. QMIX (Q-learning for Mixed Cooperative-Environments)
  • 23. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 24. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 25. IQL (Independent Q-Learning)
  • 26. اتحاد در آموزش و جداسازی در اجرا (CTDE)
  • 27. معماری‌های شبکه عصبی در MARL
  • 28. شبکه‌های مولد (Generative Networks)
  • 29. شبکه‌های حافظه‌دار (Memory Networks)
  • 30. شبکه‌های توجه (Attention Networks)
  • 31. ارتباطات صریح بین عامل‌ها
  • 32. ارتباطات ضمنی بین عامل‌ها
  • 33. پیاده‌سازی MADDPG در PyMARL
  • 34. تنظیم پارامترهای MADDPG
  • 35. ارزیابی عملکرد MADDPG
  • 36. پیاده‌سازی QMIX در PyMARL
  • 37. تنظیم پارامترهای QMIX
  • 38. ارزیابی عملکرد QMIX
  • 39. پیاده‌سازی VDN در PyMARL
  • 40. تنظیم پارامترهای VDN
  • 41. ارزیابی عملکرد VDN
  • 42. پیاده‌سازی COMA در PyMARL
  • 43. تنظیم پارامترهای COMA
  • 44. ارزیابی عملکرد COMA
  • 45. پیاده‌سازی IQL در PyMARL
  • 46. تنظیم پارامترهای IQL
  • 47. ارزیابی عملکرد IQL
  • 48. مدیریت محیط‌های پیچیده در MARL
  • 49. محیط‌های با فضای حالت/عمل بزرگ
  • 50. محیط‌های با اطلاعات ناقص (Partially Observable Environments)
  • 51. محیط‌های با پویایی متغیر
  • 52. محیط‌های رقابتی
  • 53. محیط‌های مشارکتی
  • 54. محیط‌های مختلط (Cooperative-Competitive)
  • 55. استراتژی‌های همکاری در MARL
  • 56. استراتژی‌های رقابت در MARL
  • 57. یادگیری سازگار با محیط
  • 58. یادگیری با عامل‌های ناهمگن
  • 59. کاربرد MARL در رباتیک
  • 60. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 61. کاربرد MARL در شبکه‌های هوشمند
  • 62. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 63. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 64. کاربرد MARL در بهینه‌سازی منابع
  • 65. کاربرد MARL در کنترل سیستم‌های صنعتی
  • 66. کاربرد MARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 67. کاربرد MARL در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. کاربرد MARL در هوش مصنوعی درمانی
  • 69. ارزیابی جامع الگوریتم‌های MARL
  • 70. معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 71. مقایسه الگوریتم‌های مختلف
  • 72. تحلیل حساسیت به پارامترها
  • 73. شناسایی نقاط قوت و ضعف
  • 74. بهینه‌سازی معماری شبکه
  • 75. بهینه‌سازی تابع پاداش
  • 76. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 77. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی اکتشافی (Exploratory RL)
  • 79. یادگیری تقویتی امن (Safe RL)
  • 80. یادگیری تقویتی عادلانه (Fair RL)
  • 81. یادگیری تقویتی قابل تفسیر (Interpretable RL)
  • 82. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 83. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته MARL
  • 84. بازی‌های تکراری (Repeated Games)
  • 85. تعادل نش (Nash Equilibrium) در بازی‌ها
  • 86. نظریه بازی‌ها و MARL
  • 87. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته با PyMARL
  • 88. مدل‌سازی عوامل با درک متقابل (Theory of Mind)
  • 89. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-based MARL)
  • 90. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Imitation Learning)
  • 91. یادگیری تقویتی ترجیحی (Preference-based RL)
  • 92. ملاحظات اخلاقی در MARL
  • 93. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 94. قابلیت اطمینان در سیستم‌های MARL
  • 95. پایداری در سیستم‌های MARL
  • 96. پیاده‌سازی پروژه نهایی در PyMARL
  • 97. انتخاب مسئله و محیط مناسب
  • 98. طراحی معماری عامل‌ها
  • 99. تنظیم و اجرای الگوریتم
  • 100. تحلیل نتایج و ارائه گزارش

📚 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.