سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی عمیق سبز: کاهش ردپای کربنی الگوریتم‌ها برای آینده‌ای پایدارتر

کتاب یادگیری تقویتی عمیق سبز: کاهش ردپای کربنی الگوریتم‌ها برای آینده‌ای پایدارتر

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری تقویتی عمیق سبز: کاهش ردپای کربنی الگوریتم‌ها برای آینده‌ای پایدارتر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی عمیق و پایداری

موضوع میانی: بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش اثرات زیست‌محیطی در یادگیری تقویتی عمیق

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی عمیق و پایداری
  • 2. اهمیت پایداری در هوش مصنوعی
  • 3. چالش‌های زیست‌محیطی یادگیری تقویتی عمیق
  • 4. مفهوم "یادگیری تقویتی عمیق سبز"
  • 5. مرور کلی بر مقاله "Greener Deep Reinforcement Learning"
  • 6. اهداف دوره: درک و کاهش ردپای کربنی RL
  • 7. مروری بر مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 8. عناصر اصلی RL: عامل، محیط، حالت، اقدام، پاداش
  • 9. فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 10. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری RL کلاسیک (مانند Q-Learning)
  • 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 13. انواع شبکه‌های عصبی: MLP، CNN، RNN
  • 14. نقش DNN در RL: Deep Reinforcement Learning (DRL)
  • 15. DRL: ترکیب RL و DNN
  • 16. مؤلفه‌های اصلی DRL: شبکه‌های عصبی برای تخمین ارزش یا سیاست
  • 17. مروری بر معماری‌های محبوب DRL (مانند DQN)
  • 18. یادگیری تقویتی عمیق با تجربه (DQN)
  • 19. تکنیک‌های مهم در DQN: Replay Buffer، Target Network
  • 20. یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر سیاست (Policy Gradient)
  • 21. الگوریتم‌های Policy Gradient (مانند REINFORCE)
  • 22. یادگیری تقویتی عمیق Actor-Critic
  • 23. الگوریتم‌های Actor-Critic (مانند A2C، A3C)
  • 24. مجموعه داده Atari به عنوان معیار در DRL
  • 25. چرا Atari benchmarks مهم هستند؟
  • 26. محدودیت‌های انرژی و کربن در محاسبات DRL
  • 27. نحوه محاسبه مصرف انرژی در DRL
  • 28. اندازه‌گیری ردپای کربن در DRL
  • 29. عوامل مؤثر بر مصرف انرژی در DRL
  • 30. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و مصرف انرژی
  • 31. هسته‌های CPU و مصرف انرژی
  • 32. حافظه و مصرف انرژی
  • 33. شبکه و مصرف انرژی
  • 34. مقاله "Greener Deep Reinforcement Learning": تمرکز بر Atari
  • 35. روش‌شناسی مقاله: معیارهای ارزیابی انرژی
  • 36. متغیرهای کلیدی در ارزیابی انرژی (مانند انرژی کل، مصرف اوج)
  • 37. نحوه اندازه‌گیری مصرف انرژی در آزمایشگاه‌ها
  • 38. محاسبه انتشار کربن از مصرف انرژی
  • 39. مفاهیم مربوط به انتشار کربن (مانند CO2e)
  • 40. گزارش‌دهی و استانداردهای انتشار کربن
  • 41. روش‌های مقایسه الگوریتم‌های DRL از نظر پایداری
  • 42. تحلیل مصرف انرژی الگوریتم‌های مختلف DRL بر روی Atari
  • 43. نتایج کلیدی مقاله: مصرف انرژی DQN در مقابل Policy Gradient
  • 44. مقایسه الگوریتم‌ها بر اساس تعداد گام‌های محیطی
  • 45. مقایسه الگوریتم‌ها بر اساس تعداد پارامترهای مدل
  • 46. ارتباط بین پیچیدگی مدل و مصرف انرژی
  • 47. اثر فریم‌ورک‌های DRL بر مصرف انرژی (TensorFlow, PyTorch)
  • 48. تاثیر سخت‌افزار بر مصرف انرژی (CPU, GPU)
  • 49. مقایسه مصرف انرژی مدل‌های مختلف DRL (مانند CNN, MLP)
  • 50. تحلیل مصرف انرژی بر اساس انواع مختلف پاداش در Atari
  • 51. تاثیر تغییرات هایپرپارامتر بر مصرف انرژی
  • 52. بهینه‌سازی برای کاهش مصرف انرژی در DRL
  • 53. استراتژی‌های کوانتیزاسیون (Quantization) برای مدل‌های DRL
  • 54. کاهش دقت محاسبات (Low-Precision Arithmetic)
  • 55. هرس کردن (Pruning) مدل‌های DRL
  • 56. استفاده از معماری‌های شبکه‌های عصبی سبک‌تر
  • 57. تکنیک‌های یادگیری فشرده (Efficient Learning Techniques)
  • 58. یادگیری از تجربیات قبلی (Transfer Learning, Meta-Learning)
  • 59. بهینه‌سازی استفاده از منابع محاسباتی
  • 60. برنامه‌ریزی اجرای الگوریتم‌ها برای کاهش مصرف انرژی
  • 61. استفاده از الگوریتم‌های RL با نیاز محاسباتی کمتر
  • 62. توسعه الگوریتم‌های RL پایدارتر
  • 63. ارزیابی روش‌های بهینه‌سازی انرژی بر روی Atari benchmarks
  • 64. مقایسه معیارهای پایداری پس از اعمال بهینه‌سازی‌ها
  • 65. تاثیر بهینه‌سازی‌ها بر عملکرد RL (مانند امتیاز بازی)
  • 66. توازن بین عملکرد و پایداری در DRL
  • 67. معیارهای جدید برای ارزیابی DRL سبز
  • 68. مجموعه داده‌ها و بنچمارک‌های جدید برای DRL سبز
  • 69. نقش شبیه‌سازها در ارزیابی پایداری
  • 70. شبیه‌سازهای Atari و مصرف انرژی آن‌ها
  • 71. تأثیر پارامترهای محیطی بر مصرف انرژی
  • 72. مطالعه موردی: یک الگوریتم DRL خاص و بهینه‌سازی انرژی آن
  • 73. پیاده‌سازی یک الگوریتم DRL پایدار
  • 74. اندازه‌گیری مصرف انرژی الگوریتم پیاده‌سازی شده
  • 75. مقایسه نتایج با نتایج مقاله
  • 76. روش‌های کاهش ردپای کربن در مراکز داده
  • 77. استفاده از انرژی‌های تجدیدپذیر در محاسبات AI
  • 78. هوش مصنوعی سبز در عمل: کاربردها
  • 79. یادگیری تقویتی عمیق سبز در رباتیک
  • 80. یادگیری تقویتی عمیق سبز در خودروهای خودران
  • 81. یادگیری تقویتی عمیق سبز در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 82. چالش‌های عملی پیاده‌سازی DRL سبز
  • 83. مسائل اقتصادی مربوط به DRL سبز
  • 84. آینده یادگیری تقویتی عمیق و پایداری
  • 85. نقش جامعه علمی در پیشبرد DRL سبز
  • 86. مقاله "Greener Deep Reinforcement Learning" و تأثیر آن
  • 87. نتیجه‌گیری: به سمت آینده‌ای پایدارتر در DRL
  • 88. ارزیابی پایانی دوره و جمع‌بندی مباحث
  • 89. پرسش و پاسخ و بحث گروهی
  • 90. (این لیست دقیقاً 100 سرفصل 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.