سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری مبتنی بر GCN برای تخصیص منابع در سیستم‌های چندعامله

کتاب یادگیری مبتنی بر GCN برای تخصیص منابع در سیستم‌های 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 یادگیری مبتنی بر GCN برای تخصیص منابع در سیستم‌های چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله و تخصیص منابع
  • 2. مفاهیم پایهٔ گراف و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (GCN)
  • 3. نظریهٔ گراف در سیستم‌های چندعامله
  • 4. معماری‌های پایهٔ GCN برای گراف‌های جهت‌دار و بدون جهت
  • 5. لایهٔ GCN: عملیات انتشار و ترکیب ویژگی‌ها
  • 6. توابع فعال‌سازی در GCN و اهمیت آن‌ها
  • 7. روش‌های جمع‌آوری اطلاعات در GCN (Aggregation)
  • 8. کدگذاری ویژگی‌های عوامل و محیط در گراف
  • 9. مدل‌سازی روابط بین عوامل با استفاده از گراف
  • 10. آموزش GCN: توابع هزینه و بهینه‌سازها
  • 11. روش‌های یادگیری نظارت‌شده برای تخصیص منابع
  • 12. یادگیری تقویتی (RL) در سیستم‌های چندعامله
  • 13. مفهوم عامل، محیط، پاداش و سیاست در RL
  • 14. یادگیری تقویتی عمیق (DRL) و ترکیب آن با GCN
  • 15. مدل‌سازی مسئلهٔ تخصیص منابع با استفاده از DRL
  • 16. تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده با GCN
  • 17. تخصیص منابع در شبکه‌های ارتباطی با GCN
  • 18. مدل‌سازی تخصیص منابع در رباتیک با GCN
  • 19. تخصیص منابع در سیستم‌های انرژی هوشمند با GCN
  • 20. کاربرد GCN در تخصیص منابع محاسباتی
  • 21. تخصیص منابع در سیستم‌های ذخیره‌سازی داده با GCN
  • 22. تخصیص منابع در سیستم‌های تولید و توزیع کالا
  • 23. بهینه‌سازی تخصیص منابع با استفاده از GCN
  • 24. ملاحظات امنیتی در تخصیص منابع با GCN
  • 25. حفظ حریم خصوصی در تخصیص منابع با GCN
  • 26. تخصیص منابع پویا و سازگار با تغییرات محیط
  • 27. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای تخصیص منابع
  • 28. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای تخصیص منابع
  • 29. تخصیص منابع با در نظر گرفتن عدم قطعیت
  • 30. استفاده از GCN برای پیش‌بینی تقاضای منابع
  • 31. مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی در تخصیص منابع
  • 32. تکنیک‌های Regularization در GCN برای تخصیص منابع
  • 33. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های تخصیص منابع
  • 34. معیارهای ارزیابی تخصیص منابع (کارایی، هزینه، عدالت)
  • 35. مطالعات موردی تخصیص منابع در سیستم‌های صنعتی
  • 36. مطالعات موردی تخصیص منابع در سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 37. مطالعات موردی تخصیص منابع در سیستم‌های مخابراتی
  • 38. مطالعات موردی تخصیص منابع در سیستم‌های سلامت
  • 39. مطالعات موردی تخصیص منابع در سیستم‌های کشاورزی
  • 40. پیاده‌سازی GCN با استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 41. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش GCN در مسئلهٔ تخصیص منابع
  • 42. استخراج ویژگی‌های گراف از داده‌های سیستم چندعامله
  • 43. طراحی معماری GCN مناسب برای مسائل تخصیص منابع
  • 44. تنظیم ابرپارامترهای GCN و DRL
  • 45. اشکال‌زدایی و تحلیل خطاهای مدل‌های GCN
  • 46. روش‌های بصری‌سازی گراف و توزیع ویژگی‌ها
  • 47. بهبود قابلیت تفسیرپذیری (Explainability) در GCN
  • 48. تخصیص منابع با در نظر گرفتن محدودیت‌های پهنای باند
  • 49. تخصیص منابع در سیستم‌های بلادرنگ (Real-time)
  • 50. مدیریت منابع در شبکه‌های حسگر بی‌سیم با GCN
  • 51. تخصیص منابع در سیستم‌های محاسبات ابری با GCN
  • 52. تخصیص منابع در سیستم‌های محاسبات لبه‌ای (Edge Computing)
  • 53. تخصیص منابع در ربات‌های خودمختار و هوشمند
  • 54. تخصیص منابع در سیستم‌های مدیریت ترافیک هوشمند
  • 55. تخصیص منابع در سیستم‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 56. تخصیص منابع برای وظایف پردازش موازی
  • 57. تخصیص منابع در سیستم‌های رباتیک گروهی
  • 58. تخصیص منابع برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 59. تخصیص منابع با رویکرد چندهدفه
  • 60. تخصیص منابع در شرایط رقابتی بین عوامل
  • 61. تخصیص منابع با در نظر گرفتن اولویت‌ها
  • 62. روش‌های یادگیری فعال (Active Learning) برای تخصیص منابع
  • 63. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل (Model-based RL) برای تخصیص منابع
  • 64. یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-free RL) برای تخصیص منابع
  • 65. تکنیک‌های یادگیری ترتیبی (Curriculum Learning) در تخصیص منابع
  • 66. تخصیص منابع در سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
  • 67. تخصیص منابع در سیستم‌های با منابع ناهمگن
  • 68. تخصیص منابع در سیستم‌های با زمان‌بندی پیچیده
  • 69. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های بهینه‌سازی ترکیبی
  • 70. کاربرد الگوریتم‌های فراابتکاری در تخصیص منابع
  • 71. ملاحظات اخلاقی در تخصیص منابع هوشمند
  • 72. تخصیص منابع با تأکید بر عدالت توزیع
  • 73. تخصیص منابع برای افزایش تاب‌آوری سیستم
  • 74. تخصیص منابع در محیط‌های دینامیک و متغیر
  • 75. روش‌های شبیه‌سازی برای ارزیابی الگوریتم‌های تخصیص منابع
  • 76. طراحی آزمون‌های A/B برای مقایسهٔ الگوریتم‌ها
  • 77. مدل‌سازی رفتار عوامل خودخواه در تخصیص منابع
  • 78. تخصیص منابع با استفاده از نظریهٔ بازی‌ها
  • 79. کاربرد GCN در پیش‌بینی اختلالات سیستم
  • 80. تخصیص منابع برای بهینه‌سازی ارتباطات بین عوامل
  • 81. تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شدهٔ مقاوم
  • 82. تخصیص منابع با در نظر گرفتن محدودیت‌های فیزیکی
  • 83. تخصیص منابع برای افزایش بهره‌وری کلی سیستم
  • 84. تخصیص منابع در سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 85. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف پیشرفته
  • 86. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های زمانی-مکانی
  • 87. تخصیص منابع با استفاده از شبکه‌های گراف کانولوشنال مکانی-زمانی
  • 88. ارتباط GCN با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 89. ترکیب GCN با شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 90. تخصیص منابع در سیستم‌های با ساختار گراف متغیر
  • 91. تخصیص منابع برای بهینه‌سازی جریان اطلاعات
  • 92. توسعهٔ روش‌های نوین GCN برای تخصیص منابع
  • 93. استانداردهای صنعتی برای تخصیص منابع هوشمند
  • 94. چالش‌های مقیاس‌پذیری در تخصیص منابع با GCN
  • 95. آیندهٔ پژوهش در تخصیص منابع با GCN

📚 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.