سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع در سیستم‌های امنیتی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای تخصیص منابع در سیستم‌های امنیتی

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 تخصیص منابع در سیستم‌های امنیتی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت امنیت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. اصول یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی با عامل منفرد
  • 4. مدل مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 5. تابع ارزش و سیاست
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 7. Q-Learning
  • 8. SARSA
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 10. Policy Gradients
  • 11. Actor-Critic
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 13. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 14. Deep Q-Networks (DQN)
  • 15. Double DQN
  • 16. Dueling DQN
  • 17. Prioritized Experience Replay
  • 18. حسابداری خطای پیش‌بینی (PE)
  • 19. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 20. مفاهیم اساسی MARL
  • 21. مدل‌سازی تعاملات عاملان
  • 22. هماهنگی و رقابت در MARL
  • 23. بازی‌های جمعی و تعادل نش
  • 24. MARL برای تخصیص منابع
  • 25. مقدمه‌ای بر سیستم‌های امنیتی
  • 26. انواع تهدیدات امنیتی
  • 27. روش‌های سنتی تخصیص منابع امنیتی
  • 28. چالش‌های تخصیص منابع در سیستم‌های امنیتی
  • 29. نیاز به رویکردهای پویا
  • 30. کاربرد MARL در تخصیص منابع امنیتی
  • 31. مدل‌سازی عوامل امنیتی به عنوان عاملان MARL
  • 32. تعریف محیط برای تخصیص منابع امنیتی
  • 33. تابع پاداش برای تخصیص منابع امنیتی
  • 34. طراحی سیاست تخصیص منابع با MARL
  • 35. الگوریتم‌های MARL برای تخصیص منابع
  • 36. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 37. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 38. Value Decomposition Networks (VDN)
  • 39. QMIX
  • 40. Synergistic، Exploitative، and Cooperative (SEC) MARL
  • 41. تخصیص پویا منابع بین گره‌ها
  • 42. تخصیص منابع به حسگرها
  • 43. تخصیص منابع به ایستگاه‌های پایه
  • 44. تخصیص منابع در شبکه‌های حسگر بی‌سیم امن
  • 45. تخصیص منابع برای جلوگیری از حملات DDoS
  • 46. تخصیص منابع برای تشخیص نفوذ
  • 47. تخصیص منابع برای مدیریت آسیب‌پذیری
  • 48. تخصیص منابع در سیستم‌های دفاعی چندلایه
  • 49. تخصیص منابع برای بهینه‌سازی پوشش امنیتی
  • 50. تخصیص منابع برای بازیابی سریع از حمله
  • 51. شبیه‌سازی و ارزیابی عملکرد
  • 52. معیارهای ارزیابی تخصیص منابع امنیتی
  • 53. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 54. مطالعات موردی در سیستم‌های امنیتی
  • 55. امنیت شبکه‌های صنعتی (ICS)
  • 56. امنیت اینترنت اشیا (IoT)
  • 57. امنیت خودروهای خودران
  • 58. امنیت سیستم‌های ابری
  • 59. امنیت شبکه‌های نسل آینده (5G/6G)
  • 60. کاربرد MARL در تخصیص منابع در شبکه‌های 5G
  • 61. کاربرد MARL در بهینه‌سازی انرژی در شبکه‌های امن
  • 62. تخصیص منابع برای مقابله با حملات سایبری پیشرفته
  • 63. تخصیص منابع برای حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های امنیتی
  • 64. ملاحظات اخلاقی در تخصیص منابع امنیتی
  • 65. قابلیت اطمینان و استحکام الگوریتم‌های MARL
  • 66. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 67. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های MARL
  • 68. تکنیک‌های یادگیری تقویتی پیشرفته برای MARL
  • 69. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 70. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 71. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 72. یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 73. آموزش عاملان در محیط‌های پویا
  • 74. تطبیق‌پذیری عاملان با تغییرات محیطی
  • 75. یادگیری تقویتی در حضور عدم قطعیت
  • 76. تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده امن
  • 77. تخصیص منابع با در نظر گرفتن محدودیت‌های ارتباطی
  • 78. تخصیص منابع با در نظر گرفتن محدودیت‌های محاسباتی
  • 79. تخصیص منابع برای به حداکثر رساندن بقای سیستم
  • 80. تخصیص منابع برای به حداقل رساندن خسارت
  • 81. تخصیص منابع برای به حداکثر رساندن مقاومت در برابر حمله
  • 82. تخصیص منابع برای به حداقل رساندن زمان بازیابی
  • 83. مدل‌سازی عوامل مهاجم در چارچوب MARL
  • 84. تخصیص منابع در سناریوهای جنگ سایبری
  • 85. تاکتیک‌های دفاعی مبتنی بر MARL
  • 86. راهبردهای تهاجمی مبتنی بر MARL (در چارچوب دفاعی)
  • 87. تحلیل ریسک در تخصیص منابع امنیتی
  • 88. برنامه‌ریزی بلندمدت تخصیص منابع
  • 89. پیش‌بینی رفتار عاملان مهاجم
  • 90. یادگیری جمعی در میان عاملان دفاعی
  • 91. بهینه‌سازی تخصیص منابع با استفاده از یادگیری عمیق
  • 92. تخصیص منابع در سیستم‌های امنیتی سایبر-فیزیکی
  • 93. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های غیرمتمرکز امن
  • 94. مباحث پیشرفته در MARL برای امنیت
  • 95. ملاحظات پیاده‌سازی در سیستم‌های واقعی
  • 96. آینده پژوهی تخصیص منابع امنیتی با MARL

📚 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.