سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت هوشمند شبکه‌های سیار

کتاب اصول یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت هوشمند شبکه‌های سیار

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت هوشمند شبکه‌های سیار

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت شبکه‌های ارتباطی سیار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های یادگیری تقویتی: MDP و POMDP
  • 4. تابع پاداش و طراحی آن در مسائل پیچیده
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 6. یادگیری Q-learning و مزایای آن
  • 7. Deep Q-Networks (DQN) و کاربردهای آن
  • 8. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 9. REINFORCE و انواع آن
  • 10. Actor-Critic Methods
  • 11. A2C و A3C
  • 12. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 13. Dyna-Q و یادگیری از مدل
  • 14. مدل‌سازی محیط در شبکه‌های سیار
  • 15. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 16. مفاهیم پایه در MARL: عامل، محیط، تعامل
  • 17. چالش‌های MARL: عدم قطعیت، هماهنگی
  • 18. دسته‌بندی الگوریتم‌های MARL
  • 19. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)
  • 20. MADDPG
  • 21. QMIX
  • 22. Cooperative MARL
  • 23. Competitive MARL
  • 24. Mixed MARL
  • 25. کاربرد MARL در مدیریت شبکه‌های سیار
  • 26. مدل‌سازی شبکه سیار به عنوان محیط MARL
  • 27. عوامل هوشمند در مدیریت منابع شبکه
  • 28. بهینه‌سازی تخصیص پهنای باند با MARL
  • 29. مدیریت ترافیک با استفاده از MARL
  • 30. یادگیری سیاست‌های جابجایی (Handover)
  • 31. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دستگاه‌های سیار
  • 32. امنیت در شبکه‌های سیار با رویکرد MARL
  • 33. تشخیص نفوذ با استفاده از MARL
  • 34. کنترل دسترسی تطبیقی با MARL
  • 35. مدیریت کیفیت خدمات (QoS) با MARL
  • 36. پیش‌بینی بار ترافیکی با MARL
  • 37. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های سیار
  • 38. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 39. کاربرد MARL در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 40. مدیریت منابع در محیط‌های IoT
  • 41. بهینه‌سازی ارتباطات دستگاه به دستگاه (D2D)
  • 42. یادگیری تقویتی در شبکه‌های 5G و فراتر
  • 43. مدیریت منابع در slicing شبکه‌های 5G
  • 44. بهینه‌سازی ارتباطات Ultra-Reliable Low-Latency
  • 45. مدیریت پهپادها در شبکه‌های سیار
  • 46. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 47. هماهنگی بین عامل‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 48. تشخیص و مقابله با حملات سایبری در شبکه‌های سیار
  • 49. یادگیری تقویتی برای رباتیک در محیط‌های سیار
  • 50. شبیه‌سازهای محبوب برای MARL
  • 51. TensorFlow Agents
  • 52. PyMARL
  • 53. OpenSpiel
  • 54. MARLlib
  • 55. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 56. سناریوهای شبیه‌سازی واقع‌گرایانه
  • 57. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 58. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 59. حریم خصوصی داده‌ها در شبکه‌های سیار
  • 60. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 61. تحلیل پیچیدگی محاسباتی الگوریتم‌های MARL
  • 62. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 63. نکات مهم در طراحی تابع پاداش
  • 64. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 65. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 66. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 67. استفاده از انتقال یادگیری در MARL
  • 68. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت در مدل محیط
  • 69. تکنیک‌های اکتشاف در MARL
  • 70. یادگیری تقویتی برای یادگیری تعاملات اجتماعی
  • 71. کاربرد MARL در خودران‌ها
  • 72. مدیریت ترافیک شهری با خودروهای خودران
  • 73. یادگیری تقویتی در بازی‌های چندنفره
  • 74. بهینه‌سازی استراتژی در بازی‌های رقابتی
  • 75. مفاهیم پیشرفته در MARL
  • 76. Reparameterization Trick
  • 77. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 78. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 79. Multi-Agent Reinforcement Learning for Network Management
  • 80. Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 81. Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithms for Wireless Networks
  • 82. Reinforcement Learning for Mobile Network Optimization
  • 83. Advanced MARL Techniques for Network Control
  • 84. Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Resource Allocation
  • 85. Intelligent Resource Management in Mobile Networks using MARL
  • 86. Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning for Network Coordination
  • 87. Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning for Large-Scale Networks
  • 88. Reinforcement Learning for Network Security and Intrusion Detection
  • 89. Multi-Agent Reinforcement Learning for Traffic Management in Mobile Networks
  • 90. Deep Reinforcement Learning for Wireless Network Optimization
  • 91. Multi-Agent Reinforcement Learning in 5G and Beyond Networks
  • 92. Intelligent Network Slicing with Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 93. Reinforcement Learning for Dynamic Spectrum Access
  • 94. Multi-Agent Reinforcement Learning for Mobile Edge Computing
  • 95. Reinforcement Learning for Internet of Things Network Management
  • 96. Intelligent Control of Autonomous Vehicles using MARL
  • 97. Multi-Agent Reinforcement Learning for Robotics in Mobile Environments
  • 98. Reinforcement Learning for Smart Grid Management

📚 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.