, ,

کتاب دیزاین پلتفرم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های سنسور

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 دیزاین پلتفرم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های سنسور

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های سنسور (Sensor Networks)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی شبکه‌های سنسور بی‌سیم
  • 3. معماری‌های پلتفرم‌های یادگیری تقویتی
  • 4. کاربرد شبکه‌های سنسور در سیستم‌های هوشمند
  • 5. مدل‌سازی پلتفرم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. اصول رفتار عامل‌ها در محیط‌های پویا
  • 7. مفاهیم عامل‌های مستقل و عامل‌های همکاری‌کننده
  • 8. تحلیل بازی‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 9. تعادل نش و کاربردهای آن در شبکه‌های سنسور
  • 10. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 11. روش‌های یادگیری تقویتی برای عامل‌های تکی
  • 12. یادگیری Q-Learning و Deep Q-Networks
  • 13. یادگیری Policy Gradient
  • 14. روش‌های Actor-Critic
  • 15. یادگیری تقویتی برای عامل‌های چندگانه
  • 16. MARL (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 17. روش‌های مرکزی-محیطی (Centralized-Decentralized)
  • 18. روش‌های مبتنی بر بازی (Game-Theoretic Approaches)
  • 19. روش‌های مبتنی بر فاکتورگیری (Factorization Methods)
  • 20. روش‌های مبتنی بر مدل (Model-Based MARL)
  • 21. روش‌های بدون مدل (Model-Free MARL)
  • 22. یادگیری تقویتی برای مسیریابی در شبکه‌های سنسور
  • 23. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های سنسور با MARL
  • 24. مدیریت ترافیک در شبکه‌های سنسور با MARL
  • 25. تشخیص ناهنجاری در داده‌های شبکه‌های سنسور با MARL
  • 26. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های سنسور
  • 27. امنیت در شبکه‌های سنسور با استفاده از MARL
  • 28. توزیع وظایف بین عامل‌های سنسور
  • 29. تشخیص رویداد و جمع‌آوری داده با MARL
  • 30. تطبیق‌پذیری پلتفرم‌های یادگیری تقویتی با تغییرات محیطی
  • 31. مدل‌سازی عدم قطعیت در شبکه‌های سنسور
  • 32. روش‌های یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 33. یادگیری تقویتی با حافظه بلندمدت (LSTM, GRU)
  • 34. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال در MARL
  • 35. یادگیری تقویتی با تقابل (Adversarial MARL)
  • 36. یادگیری تقویتی برای کنترل ازدحام در شبکه‌های سنسور
  • 37. بهینه‌سازی پوشش شبکه با استفاده از MARL
  • 38. تشخیص و ردیابی اهداف در شبکه‌های سنسور با MARL
  • 39. خودسازماندهی شبکه‌های سنسور با MARL
  • 40. مدیریت داده‌های حجیم در شبکه‌های سنسور با MARL
  • 41. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی خرابی سنسورها
  • 42. بهینه‌سازی موقعیت‌یابی سنسورها با MARL
  • 43. کاربرد MARL در سیستم‌های نظارت محیطی
  • 44. کاربرد MARL در سیستم‌های کشاورزی هوشمند
  • 45. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 46. کاربرد MARL در سیستم‌های پزشکی از راه دور
  • 47. کاربرد MARL در سیستم‌های صنعتی هوشمند
  • 48. یادگیری تقویتی برای استنتاج در شبکه‌های سنسور
  • 49. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 50. تکنیک‌های یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-Task Learning) در MARL
  • 51. یادگیری تقویتی با عامل‌های ناهمگن
  • 52. طراحی تابع پاداش برای مسائل شبکه‌های سنسور
  • 53. ارزیابی عملکرد پلتفرم‌های MARL
  • 54. شبیه‌سازی محیط‌های شبکه‌های سنسور
  • 55. ابزارهای شبیه‌سازی برای MARL (مانند PettingZoo)
  • 56. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL با کتابخانه‌های پایتون
  • 57. TensorFlow و PyTorch برای MARL
  • 58. کتابخانه Ray RLlib
  • 59. چارچوب‌های توسعه پلتفرم‌های MARL
  • 60. ملاحظات اخلاقی در طراحی سیستم‌های هوشمند
  • 61. حریم خصوصی داده‌ها در شبکه‌های سنسور
  • 62. امنیت سایبری پلتفرم‌های یادگیری تقویتی
  • 63. مقررات مرتبط با داده‌ها و هوش مصنوعی در ایران
  • 64. اصول بانکداری بدون ربا در سیستم‌های مالی هوشمند
  • 65. قوانین گمرکی و ارزی در واردات/صادرات تجهیزات
  • 66. مقررات مربوط به رمزارزها در سیستم‌های پرداختی
  • 67. چارچوب‌های حقوقی حاکم بر مالکیت فکری نرم‌افزار
  • 68. قوانین مربوط به حفاظت از داده‌ها و اطلاعات
  • 69. مسائل شرعی در کاربردهای هوش مصنوعی
  • 70. تطبیق الگوریتم‌های یادگیری با موازین فقهی
  • 71. کاربرد هوش مصنوعی در احکام شرعی
  • 72. اصول خانواده ایرانی-اسلامی در طراحی سیستم‌های هوشمند
  • 73. روانشناسی روابط در چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی
  • 74. ملاحظات تاریخی و فرهنگی در طراحی سیستم‌های هوشمند
  • 75. منافع ملی در توسعه فناوری‌های نوین
  • 76. پروتکل‌های وزارت بهداشت در کاربردهای پزشکی هوشمند
  • 77. روش‌های علمی مبتنی بر تایید رسمی
  • 78. جایگزین‌های سازگار برای مفاهیم غیرمجاز
  • 79. اصول طراحی پلتفرم‌های یادگیری تقویتی
  • 80. تحلیل دینامیک سیستم‌های پیچیده
  • 81. مدل‌سازی عامل‌های هوشمند
  • 82. یادگیری از تجربه در محیط‌های توزیع‌شده
  • 83. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 84. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 85. طراحی معماری‌های نوین برای شبکه‌های سنسور
  • 86. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق برای MARL
  • 87. ارتباطات و هماهنگی بین عامل‌ها
  • 88. یادگیری تقویتی برای کنترل توزیع‌شده
  • 89. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه
  • 90. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل در MARL
  • 91. یادگیری تقویتی با پاداش‌های اجتماعی
  • 92. مدیریت منابع مشترک در سیستم‌های چندعامله
  • 93. یادگیری تقویتی برای رباتیک توزیع‌شده
  • 94. کاربرد MARL در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 95. معماری‌های توزیع‌شده برای شبکه‌های سنسور هوشمند
  • 96. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پهنای باند
  • 97. مدیریت انرژی در شبکه‌های سنسور با MARL
  • 98. تشخیص و پیش‌بینی رویدادها با MARL
  • 99. کاربرد MARL در سیستم‌های هوشمند شهری
  • 100. تحلیل عملکرد الگوریتم‌های MARL در سناریوهای واقعی

📚 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 دیزاین پلتفرم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های سنسور”

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

پیمایش به بالا