کتاب PyMARL: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکاری‌کننده

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 PyMARL: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی همکاری‌کننده

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 هوش مصنوعی همکاری‌کننده
  • 2. نصب و راه‌اندازی PyMARL
  • 3. مفاهیم پایه هوش مصنوعی همکاری‌کننده
  • 4. عوامل هوشمند و محیط‌های چندعاملی
  • 5. یادگیری تقویتی در محیط‌های چندعاملی
  • 6. مدل‌های کلاسیک در یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 7. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 8. یادگیری تقویتی مرکزی (Centralized Training)
  • 9. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز (Decentralized Execution)
  • 10. یادگیری تقویتی با مربی (Critic)
  • 11. یادگیری تقویتی با بازیگر (Actor)
  • 12. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-based)
  • 13. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 14. یادگیری تقویتی ترکیبی (Actor-Critic)
  • 15. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 16. ناهمگنی عوامل (Heterogeneity)
  • 17. عدم قطعیت در محیط (Uncertainty)
  • 18. ارتباطات بین عوامل (Communication)
  • 19. هماهنگی بین عوامل (Coordination)
  • 20. قابلیت تعمیم (Generalization)
  • 21. مشکل اکتشاف (Exploration Problem)
  • 22. مشکل رقابت (Competition Problem)
  • 23. مشکل همکاری (Cooperation Problem)
  • 24. معرفی PyMARL و ساختار آن
  • 25. ساخت محیط‌های ساده در PyMARL
  • 26. تعریف عوامل و سنسورهای آن‌ها
  • 27. تعریف اقدامات عوامل
  • 28. تعریف پاداش‌ها و اهداف
  • 29. پیاده‌سازی الگوریتم‌های ساده در PyMARL
  • 30. الگوریتم Q-learning برای محیط‌های چندعاملی
  • 31. الگوریتم Deep Q-Network (DQN) در PyMARL
  • 32. الگوریتم Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 33. الگوریتم Proximal Policy Optimization (PPO) برای محیط‌های چندعاملی
  • 34. الگوریتم Independent Q-Learning (IQL)
  • 35. الگوریتم Value Decomposition Networks (VDN)
  • 36. الگوریتم QMIX
  • 37. الگوریتم MADDPG در PyMARL
  • 38. پیاده‌سازی MADDPG برای مسائل همکاری
  • 39. پیاده‌سازی MADDPG برای مسائل رقابتی
  • 40. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 41. ارزیابی عملکرد عوامل در PyMARL
  • 42. معیارهای ارزیابی در هوش مصنوعی همکاری‌کننده
  • 43. تجزیه و تحلیل نتایج آموزش
  • 44. تجسم‌سازی رفتار عوامل
  • 45. کاربرد PyMARL در مسائل رباتیک
  • 46. کاربرد PyMARL در مدیریت ترافیک
  • 47. کاربرد PyMARL در بازی‌های استراتژیک
  • 48. کاربرد PyMARL در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 49. کاربرد PyMARL در سیستم‌های پیشنهاددهنده
  • 50. کاربرد PyMARL در بهینه‌سازی منابع
  • 51. کاربرد PyMARL در لجستیک هوشمند
  • 52. کاربرد PyMARL در سیستم‌های دفاعی
  • 53. کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 54. کاربرد PyMARL در مدیریت انرژی
  • 55. کاربرد PyMARL در ربات‌های خانگی
  • 56. کاربرد PyMARL در سیستم‌های خودران
  • 57. کاربرد PyMARL در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 58. کاربرد PyMARL در بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 59. کاربرد PyMARL در سیستم‌های مالی
  • 60. کاربرد PyMARL در آموزش هوشمند
  • 61. کاربرد PyMARL در سلامت دیجیتال
  • 62. کاربرد PyMARL در نظارت هوشمند
  • 63. کاربرد PyMARL در کشاورزی هوشمند
  • 64. کاربرد PyMARL در مدیریت بحران
  • 65. کاربرد PyMARL در سیستم‌های امنیتی
  • 66. کاربرد PyMARL در محیط‌های شبیه‌سازی شده
  • 67. کاربرد PyMARL در مسائل زیست‌محیطی
  • 68. کاربرد PyMARL در بهینه‌سازی ارتباطات
  • 69. کاربرد PyMARL در سیستم‌های توزیع انرژی
  • 70. کاربرد PyMARL در ربات‌های صنعتی
  • 71. کاربرد PyMARL در سیستم‌های ناوبری
  • 72. کاربرد PyMARL در مدیریت پسماند
  • 73. کاربرد PyMARL در بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 74. کاربرد PyMARL در سیستم‌های هوشمند شهری
  • 75. کاربرد PyMARL در ربات‌های پزشکی
  • 76. کاربرد PyMARL در سیستم‌های تشخیص بیماری
  • 77. کاربرد PyMARL در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 78. کاربرد PyMARL در سیستم‌های مدیریت منابع آب
  • 79. کاربرد PyMARL در ربات‌های آموزشی
  • 80. کاربرد PyMARL در سیستم‌های پیش‌بینی آب و هوا
  • 81. کاربرد PyMARL در بهینه‌سازی شبکه حمل و نقل
  • 82. کاربرد PyMARL در سیستم‌های مدیریت اطلاعات
  • 83. کاربرد PyMARL در ربات‌های اکتشافی
  • 84. کاربرد PyMARL در سیستم‌های تحلیل رفتار کاربر
  • 85. کاربرد PyMARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 86. کاربرد PyMARL در سیستم‌های نظارت تصویری هوشمند
  • 87. کاربرد PyMARL در ربات‌های امدادگر
  • 88. کاربرد PyMARL در سیستم‌های مدیریت دانش
  • 89. کاربرد PyMARL در بهینه‌سازی مصرف آب در کشاورزی
  • 90. کاربرد PyMARL در سیستم‌های کنترل کیفیت
  • 91. کاربرد PyMARL در ربات‌های جراح
  • 92. کاربرد PyMARL در سیستم‌های پیش‌بینی تقاضا
  • 93. کاربرد PyMARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در صنعت
  • 94. کاربرد PyMARL در سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 95. کاربرد PyMARL در ربات‌های پرنده
  • 96. کاربرد PyMARL در سیستم‌های مدیریت دارایی
  • 97. کاربرد PyMARL در بهینه‌سازی مصرف مواد اولیه
  • 98. کاربرد PyMARL در سیستم‌های شناسایی الگو
  • 99. کاربرد PyMARL در ربات‌های زیردریایی
  • 100. کاربرد PyMARL در سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع سازمانی

📚 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.