, ,

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت کش در شبکه‌های توزیع محتوا

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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت کش در شبکه‌های توزیع محتوا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع محتوا

🎓 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. مفاهیم پایه‌ای عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 3. تعریف فضای حالت و فضای عمل
  • 4. تابع پاداش و هدف یادگیری
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی: مارکوف و غیرمارکوف
  • 6. انواع یادگیری تقویتی: مدل‌بنیان و مدل‌آزاد
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 8. یادگیری Q-learning
  • 9. یادگیری SARSA
  • 10. یادگیری مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 11. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 12. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 13. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 14. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 15. یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)
  • 16. مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های توزیع محتوا (CDN)
  • 17. معماری شبکه‌های توزیع محتوا
  • 18. نقش کش در شبکه‌های توزیع محتوا
  • 19. استراتژی‌های کش در CDN
  • 20. مدیریت حافظه پنهان در CDN
  • 21. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 22. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 23. وابستگی متقابل عامل‌ها
  • 24. عدم ایستا بودن محیط از دید عامل‌ها
  • 25. مفاهیم پایه‌ای بازی‌ها در MARL
  • 26. بازی‌های مجموع-صفر و مجموع-غیرصفر
  • 27. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 28. بازی‌های کوپراتیو و غیرکوپراتیو
  • 29. الگوریتم‌های MARL کوپراتیو
  • 30. یادگیری مشترک (Joint Learning)
  • 31. یادگیری مبتنی بر عامل (Agent-based Learning)
  • 32. الگوریتم‌های MARL غیرکوپراتیو
  • 33. مدل‌سازی تعاملات عامل‌ها
  • 34. یادگیری مبتنی بر بازی (Game-theoretic Learning)
  • 35. کاربرد MARL در مدیریت کش CDN
  • 36. تعریف عامل‌ها در سیستم کش CDN
  • 37. حالت عامل‌ها: وضعیت کش، ترافیک، تقاضا
  • 38. عمل عامل‌ها: حذف محتوا، جابجایی محتوا، تنظیم اندازه کش
  • 39. تابع پاداش برای عامل‌های کش CDN
  • 40. بهینه‌سازی نرخ ضربه کش (Cache Hit Rate)
  • 41. کاهش زمان تأخیر (Latency)
  • 42. کاهش بار سرور مبدأ
  • 43. بهینه‌سازی استفاده از پهنای باند
  • 44. الگوریتم‌های MARL برای مدیریت کش CDN
  • 45. Q-learning مشترک برای کش CDN
  • 46. SARSA مشترک برای کش CDN
  • 47. Actor-Critic مشترک برای کش CDN
  • 48. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 49. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 50. اتحاد و رقابت در عامل‌های کش
  • 51. مدل‌سازی همکاری بین سرورهای کش
  • 52. مدل‌سازی رقابت بین سرورهای کش
  • 53. پیاده‌سازی MARL در شبیه‌ساز CDN
  • 54. طراحی شبیه‌ساز برای ارزیابی الگوریتم‌های MARL
  • 55. سناریوهای مختلف ترافیک و تقاضا
  • 56. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 57. مقایسه با روش‌های سنتی مدیریت کش
  • 58. تحلیل حساسیت به پارامترهای الگوریتم
  • 59. بررسی پایداری الگوریتم‌ها
  • 60. کاربرد MARL در مدیریت کش پویا
  • 61. مدیریت کش محتوای ویدئویی
  • 62. مدیریت کش محتوای وب
  • 63. مدیریت کش در شبکه‌های موبایل
  • 64. مدیریت کش در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 65. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL برای CDN
  • 66. تعداد زیاد عامل‌ها
  • 67. فضاهای حالت و عمل بزرگ
  • 68. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در محیط‌های واقعی
  • 69. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های کش CDN
  • 70. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
  • 71. تطبیق با مقررات و استانداردهای ملی
  • 72. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه سیستم‌های MARL
  • 73. مدیریت پیکربندی در سیستم‌های توزیع شده
  • 74. مانیتورینگ و عیب‌یابی در سیستم‌های MARL
  • 75. مطالعات موردی از کاربرد MARL در CDN
  • 76. آینده پژوهی در زمینه MARL برای CDN
  • 77. روش‌های پیشرفته‌تر در MARL
  • 78. یادگیری تقویتی با پاداش انتقالی (Transfer Reinforcement Learning)
  • 79. یادگیری تقویتی چندوظیفه‌ای (Multi-task Reinforcement Learning)
  • 80. یادگیری تقویتی تعمیم‌پذیر (Meta Reinforcement Learning)
  • 81. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی
  • 82. مباحث پیشرفته در اقتصاد شبکه‌ها
  • 83. مدل‌سازی رفتارهای اقتصادی کاربران در CDN
  • 84. اصول حاکمیت داده در سیستم‌های توزیع شده
  • 85. قوانین و چارچوب‌های مرتبط با داده در ایران
  • 86. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 87. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودمختار
  • 88. ملاحظات حقوقی در پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند
  • 89. تأثیرات اجتماعی و اقتصادی فناوری‌های نوین

📚 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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در مدیریت کش در شبکه‌های توزیع محتوا”

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

پیمایش به بالا