, ,

کتاب کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000027091 دسته: , ,

📚 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 کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: PyMARL

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه PyMARL
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری تقویتی چند عامله
  • 3. معماری PyMARL
  • 4. نصب و پیکربندی PyMARL
  • 5. محیط‌های شبیه‌سازی توزیع‌شده
  • 6. معرفی محیط‌های استاندارد PyMARL
  • 7. ساخت محیط‌های سفارشی
  • 8. مدل‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده در PyMARL
  • 9. نمایندگی حالت (State Representation)
  • 10. نمایندگی عمل (Action Representation)
  • 11. مدل‌سازی پاداش (Reward Modeling)
  • 12. مدل‌سازی عامل‌ها (Agent Modeling)
  • 13. استراتژی‌های یادگیری چند عامله
  • 14. مقدمه الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 15. یادگیری تقویتی تک عامله در PyMARL
  • 16. یادگیری تقویتی چند عامله هماهنگ
  • 17. یادگیری تقویتی چند عامله غیر هماهنگ
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 19. Q-learning در PyMARL
  • 20. Deep Q-Networks (DQN) در PyMARL
  • 21. Double DQN در PyMARL
  • 22. Dueling DQN در PyMARL
  • 23. Prioritized Experience Replay در PyMARL
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 25. Policy Gradients در PyMARL
  • 26. REINFORCE در PyMARL
  • 27. Actor-Critic در PyMARL
  • 28. Advantage Actor-Critic (A2C) در PyMARL
  • 29. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) در PyMARL
  • 30. Proximal Policy Optimization (PPO) در PyMARL
  • 31. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در PyMARL
  • 32. Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) در PyMARL
  • 33. Soft Actor-Critic (SAC) در PyMARL
  • 34. الگوریتم‌های یادگیری مولد چند عامله
  • 35. Multi-Agent GANs (MAGAN) در PyMARL
  • 36. مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models) در PyMARL
  • 37. شبیه‌سازی شبکه‌های ارتباطی توزیع‌شده
  • 38. شبیه‌سازی سیستم‌های مدیریت منابع توزیع‌شده
  • 39. شبیه‌سازی سیستم‌های زمان‌بندی توزیع‌شده
  • 40. شبیه‌سازی سیستم‌های مسیریابی توزیع‌شده
  • 41. شبیه‌سازی سیستم‌های تشخیص خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 42. شبیه‌سازی سیستم‌های تحمل خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 43. شبیه‌سازی سیستم‌های امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 44. شبیه‌سازی سیستم‌های اینترنت اشیاء (IoT) توزیع‌شده
  • 45. شبیه‌سازی سیستم‌های محاسبات ابری توزیع‌شده
  • 46. شبیه‌سازی سیستم‌های بلاکچین توزیع‌شده
  • 47. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 48. تعریف مسئله بهینه‌سازی
  • 49. تبدیل مسئله بهینه‌سازی به مسئله یادگیری تقویتی
  • 50. استفاده از PyMARL برای بهینه‌سازی پارامترها
  • 51. بهینه‌سازی پهنای باند در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 52. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 53. بهینه‌سازی زمان پاسخگویی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 54. بهینه‌سازی تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 55. بهینه‌سازی استراتژی‌های زمان‌بندی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 56. بهینه‌سازی استراتژی‌های مسیریابی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 57. بهینه‌سازی پارامترهای امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 58. بهینه‌سازی پارامترهای تحمل خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 59. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های IoT
  • 60. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری سیستم‌های توزیع‌شده
  • 61. بهینه‌سازی تعادل بار (Load Balancing)
  • 62. بهینه‌سازی استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده توزیع‌شده
  • 63. ارزیابی و تحلیل نتایج شبیه‌سازی
  • 64. معیارهای ارزیابی عملکرد در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 65. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 66. تجزیه و تحلیل حساسیت پارامترها
  • 67. مقایسه الگوریتم‌های مختلف یادگیری تقویتی
  • 68. مقایسه با روش‌های بهینه‌سازی سنتی
  • 69. تجسم نتایج شبیه‌سازی
  • 70. گزارش‌دهی نتایج
  • 71. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 72. کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی و بهینه‌سازی شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 73. کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت ترافیک هوشمند
  • 74. کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های رباتیک توزیع‌شده
  • 75. کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های پردازش داده توزیع‌شده
  • 76. کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 77. چالش‌ها و محدودیت‌های PyMARL
  • 78. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چند عامله
  • 79. چالش‌های ناپایداری آموزش
  • 80. چالش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده
  • 81. چالش‌های تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 82. چالش‌های تعمیم‌پذیری مدل‌ها
  • 83. ملاحظات اخلاقی در استفاده از PyMARL
  • 84. آینده PyMARL و یادگیری تقویتی چند عامله
  • 85. توسعه الگوریتم‌های جدید
  • 86. ادغام با سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی
  • 87. کاربرد در حوزه‌های جدید
  • 88. ابزارهای مرتبط با PyMARL
  • 89. نکات پیشرفته در PyMARL
  • 90. دیباگ کردن مدل‌های PyMARL
  • 91. بهینه‌سازی سرعت آموزش
  • 92. مدیریت حافظه در PyMARL
  • 93. استفاده از سخت‌افزار موازی (GPU/TPU)
  • 94. تکنیک‌های آموزش توزیع‌شده
  • 95. مدیریت تجربیات (Experience Management)
  • 96. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 97. یادگیری تقویتی با پاداش منفی (Negative Rewards)
  • 98. کاربرد PyMARL در یادگیری تقویتی از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 99. کاربرد PyMARL در یادگیری تقویتی با انسان در حلقه (Human-in-the-Loop RL)
  • 100. پروژه‌های پیشرفته با PyMARL

📚 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 کاربرد PyMARL در شبیه‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده”

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

پیمایش به بالا