سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات فنی در صنعت مخابرات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه عامل و محیط
  • 3. تابع پاداش و حالت
  • 4. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 5. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 6. یادگیری Q
  • 7. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 8. تکنیک‌های بهبود DQN
  • 9. پیشرفت‌های DQN (Double DQN, Dueling DQN)
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 11. سیاست گرادیان
  • 12. REINFORCE
  • 13. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 14. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 15. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 16. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 17. SAC (Soft Actor-Critic)
  • 18. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. مقدمه ای بر MARL
  • 20. چالش‌های MARL
  • 21. همکاری و رقابت در MARL
  • 22. مدل‌های عامل مرکزی و عامل توزیع شده
  • 23. اتصال عامل مرکزی (Centralized Training)
  • 24. توزیع عامل مرکزی (Decentralized Execution)
  • 25. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 26. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 27. QMIX
  • 28. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 29. QTRAN
  • 30. IQL (Independent Q-Learning)
  • 31. مقدمه ای بر شبکه‌های مخابراتی
  • 32. معماری شبکه‌های مخابراتی
  • 33. پروتکل‌های ارتباطی
  • 34. مفاهیم کیفیت سرویس (QoS)
  • 35. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 36. بهینه‌سازی مسیریابی
  • 37. بهینه‌سازی تخصیص فرکانس
  • 38. بهینه‌سازی مدیریت ترافیک
  • 39. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی
  • 40. بهینه‌سازی تخصیص منابع با MARL
  • 41. بهینه‌سازی مسیریابی با MARL
  • 42. بهینه‌سازی تخصیص فرکانس با MARL
  • 43. بهینه‌سازی مدیریت ترافیک با MARL
  • 44. بهینه‌سازی تحویل محتوا (CDN) با MARL
  • 45. بهینه‌سازی شبکه‌های حسگر بی‌سیم با MARL
  • 46. بهینه‌سازی شبکه‌های 5G و فراتر
  • 47. مدیریت انرژی در شبکه‌های مخابراتی با MARL
  • 48. تشخیص و مقابله با ناهنجاری‌ها در شبکه‌ها با MARL
  • 49. بهینه‌سازی پایداری شبکه با MARL
  • 50. یادگیری تقویتی برای تخصیص پهنای باند
  • 51. یادگیری تقویتی برای مدیریت ازدحام
  • 52. یادگیری تقویتی برای تعادل بار
  • 53. یادگیری تقویتی برای تخصیص توان
  • 54. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی وظایف
  • 55. یادگیری تقویتی برای تخصیص کانال
  • 56. یادگیری تقویتی برای تخصیص حافظه
  • 57. یادگیری تقویتی برای تخصیص محاسباتی
  • 58. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شبکه عصبی مصنوعی
  • 59. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارامترهای شبکه
  • 60. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی معماری شبکه
  • 61. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پروتکل‌های شبکه
  • 62. یادگیری تقویتی برای تشخیص نفوذ
  • 63. یادگیری تقویتی برای مدیریت امنیتی شبکه
  • 64. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های ابری
  • 65. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 66. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های Edge
  • 67. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ارتباطات ماشین به ماشین (M2M)
  • 68. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ارتباطات اینترنت اشیاء (IoT)
  • 69. یادگیری تقویتی برای مدیریت اتصالات در شبکه‌های متراکم
  • 70. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های مبتنی بر نرم‌افزار (SDN)
  • 71. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی جریان داده در SDN
  • 72. یادگیری تقویتی برای مدیریت سیاست‌های شبکه در SDN
  • 73. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌های کوانتومی
  • 74. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی انتقال داده در شبکه‌های مخابراتی نسل آینده
  • 75. یادگیری تقویتی برای مدل‌سازی رفتار کاربران در شبکه‌ها
  • 76. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی نیازهای شبکه
  • 77. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع پویا
  • 78. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی استقرار گره‌ها
  • 79. یادگیری تقویتی برای مدیریت پوشش شبکه
  • 80. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های بی‌سیم خودسازمان‌دهنده (MANET)
  • 81. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی انرژی در MANET
  • 82. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های Ad hoc
  • 83. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های Ad hoc
  • 84. یادگیری تقویتی برای مدیریت توان در شبکه‌های Ad hoc
  • 85. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های حسگر توزیع شده
  • 86. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی عمر باتری در شبکه‌های حسگر
  • 87. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های ماهواره‌ای
  • 88. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ارتباطات در شبکه‌های ماهواره‌ای
  • 89. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های نوری
  • 90. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ترافیک در شبکه‌های نوری
  • 91. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های ارتباطی امن
  • 92. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پارامترهای امنیتی شبکه
  • 93. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های مخابراتی با مقیاس‌پذیری بالا
  • 94. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی عملکرد در شبکه‌های مخابراتی بزرگ
  • 95. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در سناریوهای ارتباطی پیچیده
  • 96. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری عامل‌ها در شبکه‌ها
  • 97. یادگیری تقویتی برای هماهنگی عامل‌ها در شبکه‌های مخابراتی
  • 98. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تخصیص منابع در محیط‌های پویا
  • 99. یادگیری تقویتی برای سازگاری با تغییرات شبکه
  • 100. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع در شبکه‌های مخابراتی خودکار

📚 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.