سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تخصیص منابع پویا در پروژه‌های نرم‌افزاری با یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب تخصیص منابع پویا در پروژه‌های نرم‌افزاری با یادگیری تقویتی 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 تخصیص منابع پویا در پروژه‌های نرم‌افزاری با یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات پروژه نرم‌افزاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تخصیص منابع پویا در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در یادگیری تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 5. مدل‌های پایه در MARL
  • 6. محیط‌های شبیه‌سازی شده برای تخصیص منابع
  • 7. نظریه بازی‌ها و کاربرد آن در MARL
  • 8. بازی‌های تکراری و کاربرد در تخصیص منابع
  • 9. مدل‌های تعادل نش و کاربرد آن
  • 10. تخصیص منابع با استفاده از یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 11. محدودیت‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله در تخصیص منابع
  • 12. معرفی مفاهیم عامل و محیط در MARL
  • 13. ارتباطات بین عوامل در MARL
  • 14. استراتژی‌های همکاری بین عوامل
  • 15. استراتژی‌های رقابتی بین عوامل
  • 16. تخصیص منابع با رویکرد همکاری
  • 17. تخصیص منابع با رویکرد رقابتی
  • 18. مدل‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش در MARL
  • 19. مدل‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست در MARL
  • 20. الگوریتم‌های Actor-Critic در MARL
  • 21. الگوریتم‌های DQN برای MARL
  • 22. الگوریتم‌های PPO برای MARL
  • 23. الگوریتم‌های MADDPG
  • 24. تخصیص منابع با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 25. تخصیص منابع با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 26. تخصیص منابع با استفاده از الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 27. تخصیص منابع با استفاده از الگوریتم‌های DQN در محیط چندعامله
  • 28. تخصیص منابع با استفاده از الگوریتم‌های PPO در محیط چندعامله
  • 29. تخصیص منابع با استفاده از الگوریتم‌های MADDPG
  • 30. مدل‌های غیرمتمرکز در MARL
  • 31. مدل‌های متمرکز در MARL
  • 32. مدل‌های نیمه‌متمرکز در MARL
  • 33. تخصیص منابع با رویکرد غیرمتمرکز
  • 34. تخصیص منابع با رویکرد متمرکز
  • 35. تخصیص منابع با رویکرد نیمه‌متمرکز
  • 36. مقیاس‌پذیری در MARL
  • 37. چالش‌های مقیاس‌پذیری در تخصیص منابع
  • 38. روش‌های بهبود مقیاس‌پذیری در MARL
  • 39. یادگیری سلسله‌مراتبی در MARL
  • 40. استفاده از یادگیری سلسله‌مراتبی برای تخصیص منابع
  • 41. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در MARL
  • 42. کاربرد Deep RL در تخصیص منابع پویا
  • 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در MARL
  • 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی در MARL
  • 45. کاربرد CNN در تخصیص منابع
  • 46. کاربرد RNN در تخصیص منابع
  • 47. تخصیص منابع با در نظر گرفتن عدم قطعیت
  • 48. مدل‌سازی عدم قطعیت در MARL
  • 49. روش‌های مقابله با عدم قطعیت در تخصیص منابع
  • 50. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 51. طراحی پاداش برای تخصیص منابع
  • 52. بهینه‌سازی پاداش در MARL
  • 53. یادگیری فعال (Active Learning) در MARL
  • 54. کاربرد Active Learning در تخصیص منابع
  • 55. یادگیری تقویتی با انتقال (Transfer Learning)
  • 56. کاربرد Transfer Learning در تخصیص منابع
  • 57. یادگیری تقویتی با بازی (Multi-Agent Reinforcement Learning with Games)
  • 58. استفاده از بازی‌ها برای آموزش عوامل تخصیص منابع
  • 59. بازی‌های همکاری و رقابت در تخصیص منابع
  • 60. تخصیص منابع پویا در پروژه‌های نرم‌افزاری متن‌باز
  • 61. تخصیص منابع در پلتفرم‌های ابری
  • 62. تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 63. تخصیص منابع با تأکید بر امنیت
  • 64. مدل‌سازی ریسک در تخصیص منابع
  • 65. بهینه‌سازی تخصیص منابع با قیدهای عملیاتی
  • 66. معیارهای ارزیابی عملکرد تخصیص منابع
  • 67. مقایسه الگوریتم‌های مختلف تخصیص منابع
  • 68. مطالعات موردی در تخصیص منابع پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 69. تخصیص منابع در محیط‌های واقعی
  • 70. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 71. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی برای تخصیص منابع
  • 72. چارچوب‌های قانونی و شرعی ناظر بر استفاده از هوش مصنوعی در ایران
  • 73. ملاحظات شرعی در تخصیص منابع با الگوریتم‌های هوشمند
  • 74. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها و حریم خصوصی در ایران
  • 75. تأثیر تخصیص منابع پویا بر بهره‌وری تیم‌های نرم‌افزاری
  • 76. مدیریت دانش در پروژه‌های نرم‌افزاری با تخصیص منابع پویا
  • 77. نوآوری در تخصیص منابع پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 78. آینده‌پژوهی در حوزه تخصیص منابع پویا
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 80. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 81. تخصیص منابع در شبکه‌های نسل پنجم (5G)
  • 82. تخصیص منابع در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 83. تخصیص منابع در سیستم‌های خودمختار
  • 84. تخصیص منابع در رباتیک توزیع‌شده
  • 85. تخصیص منابع با رویکرد یادگیری تقویتی تعمیم‌یافته
  • 86. تخصیص منابع با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 87. تخصیص منابع در محیط‌های پیچیده و پویای واقعی
  • 88. مدل‌سازی رفتار انسانی در تخصیص منابع
  • 89. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با تخصیص منابع پویا
  • 90. تحلیل اقتصادی تخصیص منابع پویا در پروژه‌های نرم‌افزاری
  • 91. توسعه ابزارهای نرم‌افزاری برای تخصیص منابع پویا

📚 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.