, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی توزیع و زمان‌بندی داده‌های سنسور

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 چندعامله در بهینه‌سازی توزیع و زمان‌بندی داده‌های سنسور

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های سنسور

🎓 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
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی عامل و محیط
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 7. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 8. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای یادگیری تقویتی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای یادگیری تقویتی
  • 13. مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 14. Deep Q-Networks (DQN)
  • 15. Double DQN
  • 16. Dueling DQN
  • 17. Prioritized Experience Replay
  • 18. Rainbow DQN
  • 19. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 20. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. انواع محیط‌های چندعامله
  • 22. مدل‌های همکاری (Cooperative)
  • 23. مدل‌های رقابتی (Competitive)
  • 24. مدل‌های مختلط (Mixed)
  • 25. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. مشاهده‌پذیری محدود (Partial Observability)
  • 27. عدم ایستایی (Non-stationarity)
  • 28. مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 29. مسائل هماهنگی (Coordination)
  • 30. مسائل رقابت (Competition)
  • 31. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 32. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 33. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 34. QMIX
  • 35. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 36. اتصال عامل‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 37. طراحی تابع پاداش در سیستم‌های چندعامله
  • 38. بهینه‌سازی توزیع داده‌های سنسور
  • 39. مقدمه‌ای بر توزیع داده‌های سنسور
  • 40. چالش‌های توزیع داده‌های سنسور
  • 41. شبکه‌های سنسور بی‌سیم
  • 42. محدودیت‌های انرژی در سنسورها
  • 43. محدودیت‌های پهنای باند
  • 44. تاخیر (Latency)
  • 45. قابلیت اطمینان (Reliability)
  • 46. کاربرد یادگیری تقویتی در توزیع داده
  • 47. بهینه‌سازی محل قرارگیری سنسورها
  • 48. بهینه‌سازی مسیرهای ارتباطی
  • 49. زمان‌بندی جمع‌آوری داده
  • 50. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 51. بهینه‌سازی کیفیت داده
  • 52. مدل‌سازی محیط توزیع داده با یادگیری تقویتی
  • 53. طراحی عامل‌ها و محیط برای توزیع داده
  • 54. تعریف حالات (States) در مسئله توزیع داده
  • 55. تعریف اعمال (Actions) برای عامل‌ها
  • 56. تعریف پاداش‌ها برای بهینه‌سازی توزیع
  • 57. یادگیری تقویتی برای مسیریابی داده
  • 58. یادگیری تقویتی برای تجمیع داده (Data Aggregation)
  • 59. یادگیری تقویتی برای فشرده‌سازی داده
  • 60. یادگیری تقویتی برای تشخیص ناهنجاری داده
  • 61. بهینه‌سازی زمان‌بندی داده‌های سنسور
  • 62. مقدمه‌ای بر زمان‌بندی داده‌های سنسور
  • 63. اهمیت زمان‌بندی در سیستم‌های سنسور
  • 64. چالش‌های زمان‌بندی
  • 65. زمان‌بندی مبتنی بر رویداد (Event-driven)
  • 66. زمان‌بندی مبتنی بر دوره (Periodic)
  • 67. زمان‌بندی تطبیقی (Adaptive)
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی در زمان‌بندی
  • 69. بهینه‌سازی زمان‌بندی برای کاهش تاخیر
  • 70. بهینه‌سازی زمان‌بندی برای افزایش دقت
  • 71. بهینه‌سازی زمان‌بندی برای مدیریت منابع
  • 72. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی پویا
  • 73. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی در شبکه‌های سنسور پراکنده
  • 74. یادگیری تقویتی چندعامله در زمان‌بندی
  • 75. طراحی حالات و اعمال برای زمان‌بندی
  • 76. تعریف تابع پاداش برای زمان‌بندی بهینه
  • 77. مطالعات موردی در بهینه‌سازی توزیع و زمان‌بندی
  • 78. کاربرد در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 79. کاربرد در سیستم‌های نظارتی
  • 80. کاربرد در کشاورزی هوشمند
  • 81. کاربرد در سلامت دیجیتال
  • 82. کاربرد در مدیریت شهری
  • 83. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 84. معیارهای ارزیابی
  • 85. شبیه‌سازی و پیاده‌سازی
  • 86. محدودیت‌ها و آینده پژوهی
  • 87. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 88. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های سنسور
  • 89. پردازش داده‌های سنسور در لبه (Edge Computing)
  • 90. کاربرد یادگیری تقویتی در پردازش لبه
  • 91. همکاری بین عامل‌ها در لبه
  • 92. مدیریت منابع محاسباتی در لبه
  • 93. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های ۵G/۶G و سنسورها
  • 94. بهینه‌سازی ارتباطات سنسور با زیرساخت ۵G
  • 95. زمان‌بندی منابع در شبکه‌های ۵G برای داده‌های سنسور
  • 96. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در ۵G
  • 97. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پهنای باند در ۵G
  • 98. یادگیری تقویتی برای کاهش مصرف انرژی در ۵G
  • 99. پروتکل‌های ارتباطی در شبکه‌های سنسور
  • 100. بهینه‌سازی پروتکل‌ها با یادگیری تقویتی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی توزیع و زمان‌بندی داده‌های سنسور”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا