سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا پیاده‌سازی در مخابرات

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: از تئوری تا پیاده‌سازی در مخابرات

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: از تئوری تا پیاده‌سازی در مخابرات

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت خدمات پشتیبانی فنی در صنعت مخابرات

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. **مقدمه و مبانی یادگیری تقویتی چندعامله**
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 3. تعریف عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. مفهوم یادگیری تقویتی تک عامله
  • 5. محدودیت های یادگیری تقویتی تک عامله در سیستم های پیچیده
  • 6. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مخابرات
  • 7. تاریخچه و سیر تحول یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. انواع مسائل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 9. بازی های مجموع صفر و غیر مجموع صفر
  • 10. بازی های هماهنگ و ناهماهنگ
  • 11. مفاهیم پایه نظری:
  • 12. فضای حالت، فضای عمل، تابع پاداش
  • 13. فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف (MDP)
  • 14. تعریف MDP برای سیستم های چندعامله
  • 15. حل MDP با روش های برنامه ریزی
  • 16. روش های ارزش گذاری (Value Iteration)
  • 17. روش های سیاست گذاری (Policy Iteration)
  • 18. مفهوم تابع ارزش حالت-عمل (Q-value)
  • 19. **مبانی تئوری یادگیری تقویتی چندعامله**
  • 20. مدل های مختلف تعامل عامل ها:
  • 21. محیط مشترک (Common Environment)
  • 22. محیط های مستقل (Independent Learners)
  • 23. محیط های مشترک با تعامل دینامیکی
  • 24. مفهوم تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 25. کاربرد تعادل نش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. چالش های یادگیری تقویتی چندعامله:
  • 27. عدم ایستا بودن محیط (Non-stationarity)
  • 28. مشکل تجزیه (Credit Assignment Problem)
  • 29. پیمایش و بهره برداری (Exploration vs. Exploitation) در محیط های چندعامله
  • 30. مشکل انفجار فضای حالت و عمل
  • 31. مشکل پیچیدگی محاسباتی
  • 32. **الگوریتم های پایه یادگیری تقویتی چندعامله**
  • 33. روش های مبتنی بر ارزش (Value-Based Methods):
  • 34. Q-Learning مستقل (Independent Q-Learning - IQL)
  • 35. محدودیت های IQL
  • 36. Deep Q-Networks (DQN) برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 37. Double DQN در محیط های چندعامله
  • 38. Prioritized Experience Replay در محیط های چندعامله
  • 39. Dueling DQN در محیط های چندعامله
  • 40. روش های مبتنی بر سیاست (Policy-Based Methods):
  • 41. Policy Gradient Methods
  • 42. REINFORCE در محیط های چندعامله
  • 43. Actor-Critic Methods
  • 44. A2C (Advantage Actor-Critic) برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 45. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 46. روش های ترکیبی (Hybrid Methods):
  • 47. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 48. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient) برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 49. SAC (Soft Actor-Critic) برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 50. **الگوریتم های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله**
  • 51. روش های مبتنی بر عامل مرکزی (Centralized methods):
  • 52. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 53. QMIX
  • 54. IQL با شبکه های عصبی عمیق (Deep IQL)
  • 55. روش های مبتنی بر عامل مرکزی-دیده بان (Centralized Training with Decentralized Execution - CTDE):
  • 56. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 57. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 58. MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
  • 59. روش های یادگیری تقویتی چندعامله با ارتباطات (Communication-based Multi-Agent RL):
  • 60. DIAL (Differentiable Inter-Agent Learning)
  • 61. CommNet
  • 62. TarMAC
  • 63. قوانین پیچیده و یادگیری سیاست های پیچیده
  • 64. **پیاده سازی در مخابرات: مفاهیم و کاربردها**
  • 65. مدل سازی سیستم های مخابراتی به عنوان محیط های یادگیری تقویتی چندعامله:
  • 66. شبکه های سلولی (Cellular Networks)
  • 67. شبکه های حسگر بی سیم (Wireless Sensor Networks)
  • 68. شبکه های توزیع شده (Distributed Networks)
  • 69. شبکه های نرم افزار محور (Software-Defined Networks - SDN)
  • 70. شبکه های مجازی سازی شده توابع شبکه (Network Functions Virtualization - NFV)
  • 71. کاربردها در مدیریت منابع مخابراتی:
  • 72. تخصیص منابع (Resource Allocation)
  • 73. زمان بندی (Scheduling)
  • 74. هدایت ترافیک (Traffic Routing)
  • 75. تعادل بار (Load Balancing)
  • 76. مدیریت انرژی (Energy Management)
  • 77. تشخیص و مدیریت خطا (Fault Detection and Management)
  • 78. بهبود کیفیت خدمات (Quality of Service - QoS) و کیفیت تجربه (Quality of Experience - QoE)
  • 79. امنیت در شبکه های مخابراتی با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 80. بهینه سازی پروتکل ها در شبکه های مخابراتی
  • 81. یادگیری تقویتی چندعامله برای اینترنت اشیاء (IoT)
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه های 5G و فراتر
  • 83. **چالش های پیاده سازی در مخابرات**
  • 84. مقیاس پذیری (Scalability) الگوریتم ها
  • 85. دینامیک بالای محیط های مخابراتی
  • 86. محدودیت های محاسباتی و حافظه در دستگاه های لبه (Edge Devices)
  • 87. نیاز به داده های واقعی و شبیه سازی های دقیق
  • 88. تضمین پایداری و قابلیت اطمینان سیستم های یادگیری شده
  • 89. پیاده سازی الگوریتم های یادگیری تقویتی چندعامله در سخت افزار
  • 90. انتقال دانش (Transfer Learning) بین محیط های مخابراتی مختلف
  • 91. تفسیرپذیری (Interpretability) سیاست های یادگرفته شده
  • 92. مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده ها
  • 93. **روش های پیاده سازی و ابزارها**
  • 94. فریمورک های یادگیری تقویتی چندعامله:
  • 95. PettingZoo
  • 96. RLlib
  • 97. OpenSpiel
  • 98. PyMARL
  • 99. اتصال به شبیه سازهای مخابراتی:
  • 100. NS-3

📚 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.