سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی تقاضا و تخصیص منابع در CDN با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب پیش‌بینی تقاضا و تخصیص منابع در CDN با 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی تقاضا و تخصیص منابع در CDN با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع محتوای سمعی-بصری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های توزیع محتوا (CDN)
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی (RL)
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی
  • 4. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. حالت، عمل و پاداش
  • 6. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 7. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 9. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 10. الگوریتم‌های SARSA
  • 11. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 12. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 15. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 16. تفاوت MARL با RL تک‌عامله
  • 17. چالش‌های اساسی در MARL
  • 18. فضای حالت و عمل در MARL
  • 19. فضای حالت مشترک و جداگانه
  • 20. فضای عمل مشترک و جداگانه
  • 21. مدل‌های ارتباطی بین عامل‌ها
  • 22. مدل‌های همکاری و رقابت
  • 23. مدل‌های ترکیبی همکاری و رقابت
  • 24. مفاهیم هماهنگی در MARL
  • 25. مفاهیم تعادل در MARL
  • 26. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی تقاضا در CDN
  • 27. عوامل مؤثر بر تقاضای محتوا در CDN
  • 28. مدل‌های سنتی پیش‌بینی تقاضا
  • 29. معرفی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضا
  • 30. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 31. درختان تصمیم برای پیش‌بینی تقاضا
  • 32. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی تقاضا
  • 33. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی تقاضا
  • 34. شبکه‌های عصبی LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 35. کاربرد MARL در پیش‌بینی تقاضا
  • 36. آموزش عامل‌ها برای پیش‌بینی تقاضا
  • 37. استفاده از پاداش‌های مبتنی بر دقت پیش‌بینی
  • 38. بهینه‌سازی پیش‌بینی تقاضا با MARL
  • 39. تخصیص منابع در CDN
  • 40. مبانی تخصیص منابع
  • 41. الگوریتم‌های تخصیص منابع کلاسیک
  • 42. محدودیت‌های تخصیص منابع در CDN
  • 43. مقدمه‌ای بر تخصیص منابع با یادگیری تقویتی
  • 44. کاربرد MARL در تخصیص منابع CDN
  • 45. تخصیص پهنای باند با MARL
  • 46. تخصیص حافظه نهان (Cache) با MARL
  • 47. تخصیص سرورها با MARL
  • 48. بهینه‌سازی تخصیص منابع با MARL
  • 49. مدل‌سازی محیط CDN برای MARL
  • 50. شبیه‌سازی CDN برای آموزش عامل‌ها
  • 51. معیارهای ارزیابی عملکرد تخصیص منابع
  • 52. کاربرد MARL در مدیریت بار (Load Balancing)
  • 53. مدیریت جریان ترافیک با MARL
  • 54. بهینه‌سازی زمان پاسخگویی با MARL
  • 55. کاهش تأخیر (Latency) با MARL
  • 56. افزایش نرخ موفقیت درخواست‌ها با MARL
  • 57. ملاحظات امنیتی در تخصیص منابع CDN
  • 58. پیش‌بینی ترافیک ناگهانی با MARL
  • 59. پاسخ به حملات DDoS با MARL
  • 60. بهینه‌سازی مصرف انرژی در CDN با MARL
  • 61. معماری سیستم‌های MARL برای CDN
  • 62. یادگیری تقویتی توزیع‌شده در CDN
  • 63. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL برای CDN
  • 64. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده (Learning Agents)
  • 65. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده سیاست (Policy Gradient)
  • 66. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های یادگیرنده ارزش (Value-Based)
  • 67. یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل‌های ترکیبی (Actor-Critic)
  • 68. الگوریتم‌های پیشرفته MARL
  • 69. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 70. Proximal Policy Optimization (PPO)
  • 71. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 72. Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
  • 73. مباحث پیشرفته در پیش‌بینی تقاضا
  • 74. مدل‌های ترکیبی پیش‌بینی تقاضا
  • 75. استفاده از داده‌های خارجی در پیش‌بینی تقاضا
  • 76. پیش‌بینی تقاضا برای انواع مختلف محتوا
  • 77. مباحث پیشرفته در تخصیص منابع
  • 78. تخصیص منابع پویا و تطبیقی
  • 79. تخصیص منابع با در نظر گرفتن کیفیت سرویس (QoS)
  • 80. تخصیص منابع برای محتوای زنده (Live Streaming)
  • 81. بهینه‌سازی تخصیص منابع با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 82. ملاحظات پیاده‌سازی MARL در CDN
  • 83. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL برای CDN
  • 84. مدیریت داده‌های آموزشی در MARL
  • 85. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 86. مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد MARL در CDN
  • 87. آینده‌پژوهی در حوزه MARL و CDN
  • 88. نتیجه‌گیری از کاربرد MARL در CDN

📚 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.