, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی لبه (Edge) 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 یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی لبه (Edge) 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 بهینه‌سازی لبه توزیع محتوا
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش
  • 4. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 5. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 10. معماری‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 11. نوشتار Q-Learning عمیق (DQN)
  • 12. پیشرفت‌های DQN
  • 13. Actor-Critic Methods
  • 14. Policy Gradients
  • 15. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 16. مفاهیم کلیدی MARL
  • 17. چالش‌های MARL
  • 18. همکاری در MARL
  • 19. رقابت در MARL
  • 20. یادگیری تقویتی با پاداش مشترک
  • 21. یادگیری تقویتی با پاداش مجزا
  • 22. یادگیری تقویتی با پاداش ترکیبی
  • 23. مدل‌های عامل-محیط در MARL
  • 24. مدل‌های عامل-عامل در MARL
  • 25. مرکزیت و عدم مرکزیت در MARL
  • 26. یادگیری تقویتی متمرکز-غیرمتمرکز (CTDE)
  • 27. کاربرد MARL در بهینه‌سازی شبکه
  • 28. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های توزیع محتوا
  • 29. مدیریت توان در دستگاه‌های لبه
  • 30. تخصیص منابع در محیط‌های لبه
  • 31. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی ترافیک
  • 32. بهینه‌سازی موقعیت سرورهای لبه
  • 33. توزیع محتوا با تأخیر کم
  • 34. توزیع محتوا با پهنای باند بالا
  • 35. مدیریت صف در گره‌های لبه
  • 36. بهینه‌سازی جریان داده در شبکه‌های لبه
  • 37. یادگیری تقویتی برای تعادل بار
  • 38. توازن بار با استفاده از MARL
  • 39. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دستگاه‌های لبه
  • 40. سیستم‌های توزیع محتوا مبتنی بر لبه
  • 41. معماری سیستم‌های توزیع محتوا در لبه
  • 42. نقش یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع محتوا
  • 43. بهینه‌سازی کش در گره‌های لبه
  • 44. مدیریت حافظه پنهان در لبه
  • 45. استراتژی‌های جایگزینی در کش لبه
  • 46. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی کش
  • 47. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی تقاضای محتوا
  • 48. مدل‌سازی رفتار کاربر در لبه
  • 49. بهینه‌سازی زمان پاسخگویی سرویس
  • 50. کاربرد MARL در شبکه‌های 5G و فراتر
  • 51. بهینه‌سازی تخصیص منابع رادیویی
  • 52. مدیریت تحرک کاربران در لبه
  • 53. یادگیری تقویتی برای پوشش شبکه
  • 54. بهینه‌سازی تحویل محتوا در سناریوهای پویا
  • 55. سیستم‌های توزیع محتوا برای اینترنت اشیا (IoT)
  • 56. یادگیری تقویتی در شبکه‌های IoT
  • 57. بهینه‌سازی توزیع محتوا برای دستگاه‌های IoT
  • 58. امنیت در توزیع محتوا در لبه
  • 59. نقش یادگیری تقویتی در امنیت سایبری لبه
  • 60. تشخیص نفوذ در شبکه‌های لبه
  • 61. مدیریت سیاست‌های امنیتی با MARL
  • 62. مدل‌سازی حملات سایبری در لبه
  • 63. یادگیری تقویتی برای دفاع تطبیقی
  • 64. بهینه‌سازی پروتکل‌های ارتباطی در لبه
  • 65. تأثیر تأخیر و پهنای باند بر توزیع محتوا
  • 66. اندازه‌گیری عملکرد سیستم‌های توزیع محتوا
  • 67. معیارهای ارزیابی در MARL
  • 68. شبیه‌سازی محیط‌های توزیع محتوا
  • 69. ابزارهای شبیه‌سازی برای MARL
  • 70. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL
  • 71. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 72. نظریه بازی‌ها در MARL
  • 73. کاربرد نظریه بازی‌ها در بهینه‌سازی رقابتی
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 75. بهبود قابلیت اطمینان در توزیع محتوا
  • 76. مدیریت خطا و بازیابی در لبه
  • 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی در کل شبکه لبه
  • 78. یادگیری تقویتی برای مدیریت هوشمند انرژی
  • 79. استراتژی‌های توزیع محتوا برای واقعیت مجازی و افزوده
  • 80. بهینه‌سازی تحویل محتوای رسانه‌ای در لبه
  • 81. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی توزیع محتوا
  • 82. تحلیل داده‌های عملکردی از گره‌های لبه
  • 83. یادگیری تقویتی برای کشف منابع در لبه
  • 84. مدیریت چرخه عمر محتوا در لبه
  • 85. بهینه‌سازی توزیع محتوا در محیط‌های ابری-لبه
  • 86. تعامل بین رایانش ابری و لبه
  • 87. یادگیری تقویتی برای هماهنگ‌سازی ابری-لبه
  • 88. پایداری در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. روش‌های تضمین پایداری در MARL
  • 90. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی خدمات لبه
  • 91. ارزیابی اقتصادی سیستم‌های توزیع محتوا در لبه
  • 92. آینده یادگیری تقویتی در توزیع محتوا
  • 93. پیشرفت‌های اخیر در MARL
  • 94. چالش‌های اخلاقی و حریم خصوصی در MARL
  • 95. کاربردهای نوظهور MARL در شبکه‌های توزیع شده
  • 96. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 97. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی غیر ایستا
  • 99. یادگیری تقویتی با محیط‌های متغیر
  • 100. نقش یادگیری تقویتی در محاسبات توزیع شده

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی لبه (Edge) توزیع محتوا”

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

پیمایش به بالا