سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی سیستم‌های مدیریت داده هوشمند با اتکا به یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب طراحی سیستم‌های مدیریت داده هوشمند با اتکا به یادگیری تقویتی چندعامله

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 طراحی سیستم‌های مدیریت داده هوشمند با اتکا به یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت داده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر سیستم های مدیریت داده هوشمند
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 4. پاداش و جریمه در یادگیری تقویتی
  • 5. فضای حالت و عمل در یادگیری تقویتی
  • 6. توابع ارزش و سیاست ها
  • 7. مدل های یادگیری تقویتی (مدل فری، مدل مبتنی بر مدل)
  • 8. الگوریتم های یادگیری تقویتی (Q-Learning، SARSA)
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. شبکه های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. معماری های شبکه های عصبی برای یادگیری تقویتی
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق با سیاست گرادیان (Policy Gradient)
  • 13. یادگیری تقویتی عمیق با عامل منتقد (Actor-Critic)
  • 14. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL)
  • 15. چالش های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 16. محیط های چندعامله
  • 17. تعاملات بین عامل ها
  • 18. همکاری و رقابت در MARL
  • 19. هماهنگی بین عامل ها
  • 20. یادگیری سیاست های مشترک
  • 21. یادگیری سیاست های توزیع شده
  • 22. انواع استراتژی های MARL
  • 23. MARL با عامل های مستقل
  • 24. MARL با عامل های هماهنگ
  • 25. MARL با عامل های سلسله مراتبی
  • 26. MARL با عامل های با قابلیت مشاهده محدود
  • 27. کاربرد MARL در سیستم های مدیریت داده
  • 28. طراحی معماری سیستم های مدیریت داده هوشمند
  • 29. مدیریت داده توزیع شده
  • 30. مدیریت داده ابری
  • 31. مدیریت داده لبه (Edge Data Management)
  • 32. پایگاه داده های توزیع شده
  • 33. پایگاه داده های NoSQL
  • 34. پایگاه داده های گراف
  • 35. پایگاه داده های زمانی (Time Series Databases)
  • 36. ذخیره سازی داده های حجیم (Big Data Storage)
  • 37. پردازش داده های حجیم (Big Data Processing)
  • 38. تحلیل داده های حجیم
  • 39. یادگیری ماشین برای مدیریت داده
  • 40. یادگیری ماشین برای کیفیت داده
  • 41. یادگیری ماشین برای امنیت داده
  • 42. یادگیری ماشین برای بهینه سازی ذخیره سازی داده
  • 43. یادگیری ماشین برای بهینه سازی پرس و جو (Query Optimization)
  • 44. یادگیری ماشین برای مدیریت ترافیک داده
  • 45. یادگیری ماشین برای کشف داده (Data Discovery)
  • 46. یادگیری ماشین برای مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 47. یادگیری تقویتی برای مدیریت داده
  • 48. کاربرد RL در بهینه سازی ذخیره سازی داده
  • 49. کاربرد RL در بهینه سازی پرس و جو
  • 50. کاربرد RL در مدیریت ترافیک داده
  • 51. کاربرد RL در مدیریت کیفیت داده
  • 52. کاربرد RL در امنیت داده
  • 53. کاربرد RL در مدیریت فراداده
  • 54. کاربرد RL در کشف داده
  • 55. کاربرد RL در انتخاب پایگاه داده
  • 56. کاربرد RL در پارتیشن بندی داده (Data Partitioning)
  • 57. کاربرد RL در زمان بندی وظایف پردازش داده
  • 58. کاربرد RL در مدیریت منابع در سیستم های توزیع شده
  • 59. کاربرد RL در بهینه سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 60. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت داده
  • 61. طراحی عامل های هوشمند برای مدیریت داده
  • 62. تخصیص منابع پویا با MARL
  • 63. بهینه سازی پرس و جو در محیط های توزیع شده با MARL
  • 64. مدیریت خطا و بازیابی با MARL
  • 65. مدیریت کیفیت داده در سیستم های توزیع شده با MARL
  • 66. امنیت داده در سیستم های توزیع شده با MARL
  • 67. مدیریت ترافیک داده در سیستم های توزیع شده با MARL
  • 68. هماهنگی بین عامل های مدیریت داده
  • 69. یادگیری سیاست های همکاری برای مدیریت داده
  • 70. یادگیری سیاست های رقابتی برای مدیریت داده
  • 71. مدل سازی محیط های مدیریت داده برای MARL
  • 72. ارزیابی عملکرد سیستم های مدیریت داده با MARL
  • 73. پیاده سازی سیستم های مدیریت داده هوشمند با MARL
  • 74. چارچوب های نرم افزاری برای MARL
  • 75. ابزارها و کتابخانه های MARL
  • 76. مطالعات موردی کاربرد MARL در مدیریت داده
  • 77. چالش های پیاده سازی MARL در سیستم های واقعی
  • 78. مقیاس پذیری در MARL برای مدیریت داده
  • 79. قابلیت اطمینان در MARL برای مدیریت داده
  • 80. تفسیرپذیری (Interpretability) در MARL برای مدیریت داده
  • 81. اخلاق در MARL برای مدیریت داده
  • 82. آینده پژوهی در سیستم های مدیریت داده هوشمند با MARL
  • 83. روندهای نوین در MARL
  • 84. روندهای نوین در مدیریت داده
  • 85. ادغام MARL با سایر تکنیک های هوش مصنوعی
  • 86. کاربرد MARL در مدیریت داده های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 87. کاربرد MARL در مدیریت داده های بلاکچین
  • 88. کاربرد MARL در مدیریت داده های فدرال (Federated Data Management)
  • 89. کاربرد MARL در مدیریت داده های چندوجهی (Multimodal Data Management)
  • 90. پروژه های عملی در طراحی سیستم های مدیریت داده هوشمند با اتکا به یادگیری تقویتی چندعامله
  • 91. ارزیابی و اعتبارسنجی سیستم های طراحی شده
  • 92. اصول طراحی سیستم های مقیاس پذیر
  • 93. اصول طراحی سیستم های مقاوم در برابر خطا
  • 94. اصول طراحی سیستم های امن
  • 95. روش های آموزش و تنظیم پارامترهای عامل ها
  • 96. تکنیک های اکتشاف و بهره برداری (Exploration vs. Exploitation) در MARL
  • 97. مدل های جهانی و محلی در MARL
  • 98. تکنیک های کاهش ابعاد در MARL
  • 99. یادگیری از تجربه (Experience Replay) در MARL
  • 100. یادگیری تقویتی آفلاین (Offline Reinforcement Learning) در مدیریت داده

📚 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.