دوره راهکارهای نوین یادگیری تقویتی چندعامله در ارتباطات فنی پیچیده همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
📚 کتاب آموزشی جامع
📚 اطلاعات کتاب
عنوان کتاب: کتاب راهکارهای نوین یادگیری تقویتی چندعامله در ارتباطات فنی پیچیده
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژیهای مدیریت ارتباطات فنی خارجی
📋 سرفصلهای کتاب (100 موضوع)
- 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
- 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی (RL)
- 3. محیط ها، عامل ها، وضعیت ها، اعمال و پاداش ها در RL
- 4. یادگیری تقویتی تک عامله در مقابل چند عامله
- 5. چالش های کلیدی در MARL
- 6. عدم قطعیت محیطی و عامل های دیگر
- 7. مقیاس پذیری در سیستم های MARL
- 8. همکاری، رقابت و تعادل در MARL
- 9. کاربردهای MARL در ارتباطات فنی پیچیده
- 10. مقدمه ای بر ارتباطات فنی پیچیده
- 11. شبکه های مخابراتی و ارتباطات داده
- 12. سیستم های اینترنت اشیا (IoT)
- 13. شبکه های رباتیک و خودروهای خودران
- 14. سیستم های مدیریت ترافیک
- 15. سیستم های توزیع انرژی
- 16. سیستم های پردازش سیگنال پیشرفته
- 17. روش های پایه MARL
- 18. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش (Value-based RL)
- 19. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست (Policy-based RL)
- 20. یادگیری تقویتی ترکیبی (Actor-Critic RL)
- 21. مفاهیم کلیدی در MARL
- 22. دیدگاه متمرکز (Centralized View)
- 23. دیدگاه توزیع شده (Decentralized View)
- 24. دیدگاه متمرکز-توزیع شده (Centralized-Decentralized)
- 25. مدل های یادگیری عامل ها
- 26. مدل های عامل های کاملاً آگاه (Fully Observant Agents)
- 27. مدل های عامل های با مشاهده محدود (Partially Observant Agents - POMDPs)
- 28. یادگیری هماهنگ (Cooperative Learning)
- 29. یادگیری رقابتی (Competitive Learning)
- 30. یادگیری مختلط (Mixed Cooperative-Competitive Learning)
- 31. الگوریتم های MARL
- 32. Q-learning توزیع شده (Decentralized Q-learning)
- 33. Independent Q-learning (IQL)
- 34. Multi-Agent Deep Q-Network (MADQN)
- 35. Policy Gradient در MARL
- 36. Multi-Agent Actor-Critic (MAAC)
- 37. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
- 38. Proximal Policy Optimization (PPO) در MARL
- 39. روش های مبتنی بر مدل (Model-based MARL)
- 40. یادگیری مبتنی بر بازی (Game Theory based MARL)
- 41. یادگیری مبتنی بر هنجار (Normative Learning)
- 42. روش های مبتنی بر شبکه عصبی عمیق در MARL
- 43. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای پردازش ورودی
- 44. شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs) برای مدل سازی سری زمانی
- 45. شبکه های عصبی ترنسفورمر (Transformers) برای روابط عامل ها
- 46. معماری های خاص MARL
- 47. CommNet
- 48. DIAL (Differentiable Inter-Agent Learning)
- 49. TarMAC (Targeted Multi-Agent Communication)
- 50. drogas (Deep Reinforcement Learning for Agent Communication)
- 51. اتصال و ارتباط بین عامل ها
- 52. روش های ارتباطی صریح (Explicit Communication)
- 53. روش های ارتباطی ضمنی (Implicit Communication)
- 54. یادگیری زبان و ارتباطات (Learning Language and Communication)
- 55. طراحی پروتکل های ارتباطی با MARL
- 56. بهینه سازی پارامترهای ارتباطی
- 57. مدیریت پهنای باند و منابع ارتباطی
- 58. یادگیری تقویتی در شبکه های سلولی
- 59. بهینه سازی تخصیص منابع در شبکه های 5G/6G
- 60. مدیریت تداخل و تداخل بندی
- 61. بهبود تحویل پذیری (Handover)
- 62. بهینه سازی مصرف انرژی در دستگاه ها
- 63. یادگیری تقویتی در اینترنت اشیا (IoT)
- 64. مدیریت منابع در شبکه های IoT
- 65. تشخیص ناهنجاری و امنیت در IoT
- 66. بهینه سازی مسیریابی در شبکه های IoT
- 67. تشکیل خوشه و تخصیص وظایف در IoT
- 68. یادگیری تقویتی در رباتیک و خودروهای خودران
- 69. هماهنگی ربات ها و تشکیل گروه
- 70. مسیریابی و اجتناب از برخورد
- 71. تصمیم گیری در شرایط پویا
- 72. یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک
- 73. بهینه سازی سیگنال های راهنمایی و رانندگی
- 74. مدیریت جریان ترافیک
- 75. بهینه سازی زمان بندی چراغ های راهنمایی
- 76. یادگیری تقویتی در سیستم های توزیع انرژی
- 77. مدیریت شبکه های هوشمند (Smart Grids)
- 78. بهینه سازی تولید و توزیع انرژی
- 79. مدیریت تقاضا و ذخیره سازی انرژی
- 80. یادگیری تقویتی در پردازش سیگنال
- 81. فیلترینگ تطبیقی چند عامله
- 82. بهینه سازی مخابرات سیگنال
- 83. بهبود کیفیت سیگنال در محیط های نویزی
- 84. تکنیک های پیشرفته MARL
- 85. یادگیری تقویتی با پاداش های پراکنده (Sparse Rewards)
- 86. یادگیری تقویتی با پاداش های منفی (Negative Rewards)
- 87. یادگیری تقویتی با پاداش های مشترک (Shared Rewards)
- 88. یادگیری تقویتی با پاداش های تفکیک شده (Decoupled Rewards)
- 89. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
- 90. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال (Active Learning)
- 91. یادگیری تقویتی با یادگیری همکارانه (Meta-Learning)
- 92. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه سازی (Simulation-based MARL)
- 93. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مبتنی بر داده واقعی (Real-world data-driven MARL)
- 94. ارزیابی عملکرد در MARL
- 95. معیارهای ارزیابی عملکرد
- 96. شبیه سازی و محیط های آزمایشی
- 97. مقایسه با الگوریتم های پایه
- 98. تحلیل پایداری و همگرایی
- 99. حساسیت به پارامترها
- 100. چالش ها و فرصت های آینده در MARL
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.