, ,

کتاب طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی فدرال برای سناریوهای چندعامله

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 طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی فدرال برای سناریوهای چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری فدرال (Federated Learning) در MARL

🎓 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. مقدمات یادگیری تقویتی فدرال
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و سیاست
  • 5. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 7. الگوریتم‌های جستجوی سیاست
  • 8. الگوریتم‌های جستجوی مقدار
  • 9. یادگیری Q
  • 10. یادگیری Q عمیق
  • 11. یادگیری Actor-Critic
  • 12. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 13. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 14. مقدمات یادگیری فدرال
  • 15. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 16. محاسبات فدرال
  • 17. یادگیری فدرال ناهمگن
  • 18. یادگیری فدرال با داده‌های غیرمستقل
  • 19. یادگیری فدرال برای سیستم‌های توزیع شده
  • 20. مقدمات سناریوهای چندعامله
  • 21. مفاهیم نظریه بازی‌ها
  • 22. تعادل نش در بازی‌های همزمان
  • 23. بازی‌های تکراری
  • 24. هماهنگی عامل‌ها در سناریوهای چندعامله
  • 25. رقابت عامل‌ها در سناریوهای چندعامله
  • 26. یادگیری تقویتی فدرال برای همکاری عامل‌ها
  • 27. یادگیری تقویتی فدرال برای رقابت عامل‌ها
  • 28. یادگیری تقویتی فدرال برای بازی‌های صفر و یک
  • 29. یادگیری تقویتی فدرال برای بازی‌های غیرصفر و یک
  • 30. طراحی تابع پاداش برای سناریوهای چندعامله فدرال
  • 31. ارزیابی عملکرد در سناریوهای چندعامله فدرال
  • 32. مدل‌سازی محیط‌های پویا با یادگیری تقویتی فدرال
  • 33. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی فدرال
  • 34. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی فدرال
  • 35. یادگیری تقویتی فدرال با فضای حالت پیوسته
  • 36. یادگیری تقویتی فدرال با فضای عمل پیوسته
  • 37. یادگیری تقویتی فدرال برای رباتیک
  • 38. یادگیری تقویتی فدرال برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. یادگیری تقویتی فدرال برای مدیریت منابع
  • 40. یادگیری تقویتی فدرال برای شبکه‌های هوشمند
  • 41. یادگیری تقویتی فدرال برای خودروهای خودران
  • 42. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 43. یادگیری تقویتی فدرال برای تشخیص نفوذ
  • 44. یادگیری تقویتی فدرال برای مدیریت ترافیک
  • 45. یادگیری تقویتی فدرال برای بازی‌ها
  • 46. یادگیری تقویتی فدرال برای مالی
  • 47. یادگیری تقویتی فدرال برای سلامت
  • 48. یادگیری تقویتی فدرال برای آموزش
  • 49. یادگیری تقویتی فدرال برای هوش مصنوعی مولد
  • 50. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی فدرال پیشرفته
  • 51. روش‌های بهبود پایداری در یادگیری تقویتی فدرال
  • 52. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در یادگیری تقویتی فدرال
  • 53. روش‌های مقابله با عدم قطعیت در سناریوهای چندعامله فدرال
  • 54. مدل‌سازی عدم قطعیت عامل‌ها در یادگیری تقویتی فدرال
  • 55. آموزش عامل‌ها با استفاده از تجربه‌های شبیه‌سازی شده
  • 56. انتقال یادگیری در سناریوهای چندعامله فدرال
  • 57. تنظیم ابرپارامترها در یادگیری تقویتی فدرال
  • 58. ارزیابی ریسک در پیاده‌سازی یادگیری تقویتی فدرال
  • 59. ملاحظات اخلاقی در یادگیری تقویتی فدرال
  • 60. کاربردهای عملی یادگیری تقویتی فدرال در صنعت
  • 61. مطالعات موردی در یادگیری تقویتی فدرال
  • 62. چالش‌های آینده در یادگیری تقویتی فدرال
  • 63. پیشرفت‌های نوین در یادگیری تقویتی فدرال
  • 64. یادگیری تقویتی فدرال مبتنی بر تقلید
  • 65. یادگیری تقویتی فدرال با پاداش‌های پراکنده
  • 66. یادگیری تقویتی فدرال با استفاده از یادگیری عمیق تقویتی
  • 67. یادگیری تقویتی فدرال برای عامل‌های ناظر
  • 68. یادگیری تقویتی فدرال برای عامل‌های ناظر-ناظر
  • 69. یادگیری تقویتی فدرال برای عامل‌های بدون ناظر
  • 70. مدل‌سازی ارتباطات بین عامل‌ها در یادگیری تقویتی فدرال
  • 71. یادگیری تقویتی فدرال برای سیستم‌های توزیع شده با ارتباطات محدود
  • 72. بهینه‌سازی ارتباطات در یادگیری تقویتی فدرال
  • 73. امنیت در یادگیری تقویتی فدرال
  • 74. حملات خصمانه در یادگیری تقویتی فدرال
  • 75. دفاع در برابر حملات خصمانه در یادگیری تقویتی فدرال
  • 76. یادگیری تقویتی فدرال با استفاده از تکنیک‌های بایاس
  • 77. یادگیری تقویتی فدرال با استفاده از تکنیک‌های اکتشاف
  • 78. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع شده
  • 79. یادگیری تقویتی فدرال برای کنترل سیستم‌های پیچیده
  • 80. یادگیری تقویتی فدرال برای پیش‌بینی رفتار عامل‌ها
  • 81. یادگیری تقویتی فدرال برای کشف الگوهای پنهان
  • 82. یادگیری تقویتی فدرال برای ایجاد مدل‌های پیش‌گویانه
  • 83. یادگیری تقویتی فدرال برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 84. یادگیری تقویتی فدرال برای تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
  • 85. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 86. یادگیری تقویتی فدرال برای مدیریت ریسک در سیستم‌های مالی
  • 87. یادگیری تقویتی فدرال برای پیش‌بینی تقاضا در بازارهای پویا
  • 88. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف
  • 89. یادگیری تقویتی فدرال برای کنترل کیفیت در فرآیندهای تولیدی
  • 90. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 91. یادگیری تقویتی فدرال برای مدیریت منابع آب
  • 92. یادگیری تقویتی فدرال برای بهینه‌سازی شبکه حمل و نقل
  • 93. یادگیری تقویتی فدرال برای توسعه داروهای جدید
  • 94. یادگیری تقویتی فدرال برای شخصی‌سازی آموزش
  • 95. یادگیری تقویتی فدرال برای بهبود خدمات بهداشتی

📚 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 طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی فدرال برای سناریوهای چندعامله”

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

پیمایش به بالا