سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی چندعامله در مهندسی داده

کتاب کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی چندعامله در مهندسی داده

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 کاربردهای نوآورانه یادگیری تقویتی چندعامله در مهندسی داده

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 4. فضای حالت و عمل در محیط‌های چندعامله
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 7. یادگیری Q-Learning
  • 8. یادگیری SARSA
  • 9. یادگیری Deep Q-Network (DQN)
  • 10. یادگیری Actor-Critic
  • 11. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 12. مراحل مهندسی داده
  • 13. جمع‌آوری داده
  • 14. پاکسازی داده
  • 15. پیش‌پردازش داده
  • 16. استخراج ویژگی
  • 17. انتخاب ویژگی
  • 18. مدل‌سازی داده
  • 19. ارزیابی مدل
  • 20. استقرار مدل
  • 21. کاربردهای یادگیری تقویتی در مهندسی داده
  • 22. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 23. بهینه‌سازی صف‌ها در سیستم‌های پردازش داده
  • 24. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 25. مدیریت حافظه در سیستم‌های بزرگ داده
  • 26. بهینه‌سازی مسیر در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 27. تخصیص منابع در پردازش ابری
  • 28. پیش‌بینی و مدیریت خطا در سیستم‌های داده
  • 29. تشخیص ناهنجاری در داده‌های جریانی
  • 30. شخصی‌سازی توصیه‌گرها با یادگیری تقویتی
  • 31. بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال
  • 32. مدیریت هوشمند ترافیک شبکه
  • 33. بهینه‌سازی پروتکل‌های مسیریابی
  • 34. تخصیص پویا پهنای باند
  • 35. مدیریت انرژی در مراکز داده
  • 36. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 37. کنترل کیفیت محصولات با یادگیری تقویتی
  • 38. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
  • 39. بهینه‌سازی موجودی انبار
  • 40. مدیریت ریسک در معاملات مالی
  • 41. تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی
  • 42. بهینه‌سازی پرتفوی سرمایه‌گذاری
  • 43. مدیریت هوشمند دارایی‌ها
  • 44. بهینه‌سازی فرآیندهای استخراج معدن
  • 45. کنترل ربات‌های صنعتی در خط تولید
  • 46. بهینه‌سازی عملیات لجستیک
  • 47. مدیریت ناوگان خودروهای خودران
  • 48. تشخیص و پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 49. مدیریت منابع در عملیات امداد و نجات
  • 50. بهینه‌سازی سیستم‌های انرژی هوشمند
  • 51. مدیریت تقاضا در شبکه‌های برق
  • 52. بهینه‌سازی تولید انرژی تجدیدپذیر
  • 53. کنترل ربات‌های خانگی
  • 54. بهینه‌سازی تعامل انسان و ربات
  • 55. مدیریت داده‌های پزشکی
  • 56. بهینه‌سازی تشخیص بیماری
  • 57. شخصی‌سازی درمان با یادگیری تقویتی
  • 58. مدیریت داده‌های کشاورزی
  • 59. بهینه‌سازی آبیاری و کوددهی
  • 60. پیش‌بینی آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 61. مدیریت ترافیک هوشمند شهری
  • 62. بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی
  • 63. مدیریت پارک خودرو با یادگیری تقویتی
  • 64. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل و نقل عمومی
  • 65. مدیریت داده‌های آموزشی
  • 66. شخصی‌سازی مسیر یادگیری دانش‌آموزان
  • 67. بهینه‌سازی ارائه محتوای آموزشی
  • 68. مدیریت سیستم‌های امنیتی سایبری
  • 69. تشخیص نفوذ با یادگیری تقویتی
  • 70. بهینه‌سازی پاسخ به حملات سایبری
  • 71. مدیریت داده‌های علمی
  • 72. بهینه‌سازی شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 73. کشف الگوهای جدید در داده‌های علمی
  • 74. کاربردهای نوآورانه در هوش مصنوعی
  • 75. یادگیری تقویتی عمیق در مهندسی داده
  • 76. تکنیک‌های پیشرفته یادگیری تقویتی چندعامله
  • 77. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ
  • 78. یادگیری تقویتی برای رباتیک پیشرفته
  • 79. کاربردهای عملی در صنعت ۴.۰
  • 80. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و مهندسی داده
  • 81. امنیت داده‌ها در سیستم‌های هوشمند
  • 82. پایداری و قابلیت اطمینان سیستم‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 83. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 84. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در مهندسی داده

📚 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.