سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی تخصیص منابع در توسعه نرم‌افزار خودرو

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی تخصیص منابع در توسعه نرم‌افزار خودرو

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 چندعامله برای بهینه‌سازی تخصیص منابع در توسعه نرم‌افزار خودرو

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات پروژه توسعه نرم‌افزار در صنایع خودروسازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر توسعه نرم افزار خودرو
  • 2. چالش های توسعه نرم افزار خودرو
  • 3. اهمیت بهینه سازی تخصیص منابع
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 5. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. عناصر یادگیری تقویتی (عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش)
  • 8. تابع ارزش
  • 9. تابع سیاست
  • 10. الگوریتم های یادگیری تقویتی (Q-learning، SARSA)
  • 11. محدودیت های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 12. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 13. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله
  • 14. انواع محیط های MARL (همکار، رقیب، مختلط)
  • 15. چالش های MARL (وابستگی به هم، فضای حالت و عمل بزرگ)
  • 16. مدل های عامل در MARL (متمرکز، غیرمتمرکز، ترکیبی)
  • 17. یادگیری تقویتی متمرکز (Centralized Training)
  • 18. یادگیری تقویتی غیرمتمرکز (Decentralized Execution)
  • 19. یادگیری تقویتی نیمه متمرکز
  • 20. الگوریتم های رایج MARL (MADDPG، VDN، QMIX)
  • 21. کاربرد MARL در سیستم های توزیع شده
  • 22. کاربرد MARL در رباتیک
  • 23. کاربرد MARL در شبکه های ارتباطی
  • 24. کاربرد MARL در بهینه سازی تخصیص منابع
  • 25. مقدمه ای بر تخصیص منابع در توسعه نرم افزار خودرو
  • 26. انواع منابع در توسعه نرم افزار خودرو (پردازنده، حافظه، پهنای باند، زمان)
  • 27. مراحل توسعه نرم افزار خودرو
  • 28. فازهای توسعه نرم افزار خودرو
  • 29. نیازمندی های نرم افزار خودرو
  • 30. طراحی نرم افزار خودرو
  • 31. پیاده سازی نرم افزار خودرو
  • 32. تست نرم افزار خودرو
  • 33. دیپلوی نرم افزار خودرو
  • 34. نگهداری نرم افزار خودرو
  • 35. چالش های تخصیص منابع در هر فاز
  • 36. اثرات تخصیص نامناسب منابع
  • 37. اهداف بهینه سازی تخصیص منابع
  • 38. معیارهای ارزیابی تخصیص منابع
  • 39. پیاده سازی سیستم های نرم افزاری خودرو
  • 40. معماری های نرم افزاری خودرو (مدولار، سرویس گرا، مبتنی بر رویداد)
  • 41. استانداردهای نرم افزار خودرو (AUTOSAR)
  • 42. میکروسرویس ها در نرم افزار خودرو
  • 43. کانتینرسازی در نرم افزار خودرو
  • 44. سیستم عامل های زمان واقعی (RTOS)
  • 45. محدودیت های سخت افزاری در خودرو
  • 46. توزیع محاسباتی در خودرو
  • 47. شبکه های ارتباطی در خودرو (CAN, Ethernet)
  • 48. امنیت در نرم افزار خودرو
  • 49. قابلیت اطمینان در نرم افزار خودرو
  • 50. عملکرد در نرم افزار خودرو
  • 51. تاخیر در نرم افزار خودرو
  • 52. مصرف انرژی در نرم افزار خودرو
  • 53. نرم افزار خودرو و یادگیری ماشین
  • 54. نرم افزار خودرو و هوش مصنوعی
  • 55. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه سازی تخصیص منابع
  • 56. تعریف مسئله تخصیص منابع در توسعه نرم افزار خودرو به عنوان یک مسئله MARL
  • 57. شناسایی عامل ها در محیط MARL (مثلاً وظایف نرم افزاری، واحدهای پردازشی)
  • 58. تعریف فضای حالت (State Space) برای عامل ها
  • 59. تعریف فضای عمل (Action Space) برای عامل ها
  • 60. تعریف تابع پاداش (Reward Function) برای بهینه سازی تخصیص منابع
  • 61. طراحی محیط شبیه سازی شده برای توسعه نرم افزار خودرو
  • 62. پیاده سازی شبیه ساز تخصیص منابع
  • 63. ادغام شبیه ساز با چارچوب MARL
  • 64. انتخاب الگوریتم MARL مناسب
  • 65. پیاده سازی الگوریتم MADDPG برای تخصیص منابع
  • 66. پیاده سازی الگوریتم VDN برای تخصیص منابع
  • 67. پیاده سازی الگوریتم QMIX برای تخصیص منابع
  • 68. آموزش عامل ها در محیط شبیه سازی شده
  • 69. تنظیم ابرپارامترهای الگوریتم MARL
  • 70. ارزیابی عملکرد عامل ها بر اساس معیارهای تخصیص منابع
  • 71. مقایسه عملکرد الگوریتم های مختلف MARL
  • 72. تحلیل حساسیت به ابرپارامترها
  • 73. تحلیل حساسیت به پیچیدگی محیط
  • 74. تحلیل مقیاس پذیری الگوریتم ها
  • 75. اعمال راه حل MARL بر روی سیستم های واقعی نرم افزار خودرو
  • 76. چالش های پیاده سازی راه حل MARL در دنیای واقعی
  • 77. تطبیق پذیری راه حل MARL با تغییرات در نیازمندی ها
  • 78. تطبیق پذیری راه حل MARL با تغییرات در منابع
  • 79. تطبیق پذیری راه حل MARL با تغییرات در بار کاری
  • 80. پایداری راه حل MARL
  • 81. قابلیت تفسیر راه حل MARL
  • 82. ملاحظات امنیتی در راه حل MARL
  • 83. ملاحظات اخلاقی در راه حل MARL
  • 84. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد MARL در توسعه نرم افزار خودرو
  • 85. بهینه سازی تخصیص منابع برای سیستم های خودران
  • 86. بهینه سازی تخصیص منابع برای سیستم های اطلاعات سرگرمی خودرو
  • 87. بهینه سازی تخصیص منابع برای سیستم های مدیریت باتری خودروهای الکتریکی
  • 88. بهینه سازی تخصیص منابع برای سیستم های ارتباطی خودرو به خودرو (V2V)
  • 89. بهینه سازی تخصیص منابع برای سیستم های ارتباطی خودرو به زیرساخت (V2I)
  • 90. آینده تحقیقات در MARL برای تخصیص منابع در توسعه نرم افزار خودرو
  • 91. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 92. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 93. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-based MARL)
  • 95. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی بدون ناظر (Unsupervised MARL)
  • 96. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی با حداقل نظارت (Semi-supervised MARL)
  • 97. چالش های بلندمدت در MARL برای تخصیص منابع
  • 98. نتیجه گیری و جمع بندی

📚 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.