, ,

کتاب کاربرد سناریوهای MARL در شبکه‌های توزیع‌شده و مدیریت منابع

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 کاربرد سناریوهای MARL در شبکه‌های توزیع‌شده و مدیریت منابع

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: انواع سناریوهای MARL

🎓 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 شبکه‌های توزیع‌شده و هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 3. معماری‌های شبکه‌های توزیع‌شده
  • 4. کاربرد MARL در هماهنگی عامل‌ها
  • 5. مدل‌سازی فضای حالت و عمل در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 6. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق (DRL) در MARL
  • 7. یادگیری مبتنی بر عامل در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 8. تکنیک‌های یادگیری تطبیقی در MARL
  • 9. مدیریت منابع در شبکه‌های توزیع‌شده با MARL
  • 10. بهینه‌سازی تخصیص منابع با استفاده از MARL
  • 11. توازن بار در شبکه‌های توزیع‌شده با MARL
  • 12. پروتکل‌های ارتباطی در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 13. امنیت در شبکه‌های توزیع‌شده با رویکرد MARL
  • 14. ملاحظات اخلاقی در کاربرد MARL در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 15. معرفی سناریوهای کاربردی MARL در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 16. کاربرد MARL در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 17. کاربرد MARL در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 18. مدیریت ترافیک در شبکه‌های ارتباطی با MARL
  • 19. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های توزیع‌شده با MARL
  • 20. سیستم‌های توزیع‌شده تحمل‌پذیر در برابر خطا با MARL
  • 21. روش‌های یادگیری مشاهده‌ای در MARL
  • 22. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 23. یادگیری مبتنی بر مدل در MARL
  • 24. یادگیری بدون مدل در MARL
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در MARL
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در MARL
  • 27. معماری‌های ترنسفورمر در MARL
  • 28. یادگیری تقویتی مبتنی بر گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 29. یادگیری Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
  • 30. Actor-Critic Methods در MARL
  • 31. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 32. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)
  • 33. Proximal Policy Optimization (PPO) برای MARL
  • 34. یادگیری تقویتی ناظرتی در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 35. یادگیری تقویتی تقویتی ترکیبی (Hybrid MARL)
  • 36. ارتباطات عامل‌ها در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 37. یادگیری ارتباطات مشترک بین عامل‌ها
  • 38. مدل‌سازی اهداف متضاد در MARL
  • 39. حل تعارض در شبکه‌های توزیع‌شده با MARL
  • 40. استراتژی‌های همکاری در MARL
  • 41. استراتژی‌های رقابتی در MARL
  • 42. بازی‌های تکرارشونده در MARL
  • 43. بهینه‌سازی عملکرد کلی سیستم با MARL
  • 44. تحلیل پایداری در سیستم‌های MARL
  • 45. روش‌های شبیه‌سازی برای ارزیابی MARL
  • 46. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی MARL
  • 47. ارزیابی کارایی الگوریتم‌های MARL
  • 48. مقایسه روش‌های مختلف MARL
  • 49. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 50. مدیریت عدم قطعیت در شبکه‌های توزیع‌شده با MARL
  • 51. یادگیری در محیط‌های پویا با MARL
  • 52. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در MARL
  • 53. تعمیم‌پذیری مدل‌های MARL
  • 54. فهم‌پذیری (Explainability) در MARL
  • 55. کاربرد MARL در شبکه‌های انرژی هوشمند
  • 56. بهینه‌سازی توزیع انرژی با MARL
  • 57. مدیریت پاسخگویی بار با MARL
  • 58. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 59. بهینه‌سازی جریان ترافیک با MARL
  • 60. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه خودران با MARL
  • 61. کاربرد MARL در رباتیک توزیع‌شده
  • 62. هماهنگی ربات‌ها در وظایف مشترک
  • 63. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده محاسباتی
  • 64. مدیریت منابع ابری با MARL
  • 65. بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف با MARL
  • 66. کاربرد MARL در شبکه‌های مخابراتی نسل آینده
  • 67. مدیریت منابع رادیویی با MARL
  • 68. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های ۵G/۶G
  • 69. کاربرد MARL در سیستم‌های دفاعی هوشمند
  • 70. هماهنگی پهپادها در ماموریت‌ها
  • 71. کاربرد MARL در مدیریت بحران
  • 72. تخصیص منابع در شرایط اضطراری با MARL
  • 73. کاربرد MARL در سیستم‌های خودمختار
  • 74. تصمیم‌گیری تیمی در سیستم‌های خودمختار
  • 75. کاربرد MARL در شبکه‌های بلاک‌چین توزیع‌شده
  • 76. بهینه‌سازی اجماع در بلاک‌چین با MARL
  • 77. امنیت در شبکه‌های بلاک‌چین با MARL
  • 78. کاربرد MARL در پردازش داده‌های بزرگ توزیع‌شده
  • 79. فیلتر کردن مشارکتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 80. سیستم‌های توصیه‌گر چندعامله
  • 81. مدیریت دانش در سیستم‌های توزیع‌شده با MARL
  • 82. یادگیری هنجارها و قوانین اجتماعی در MARL
  • 83. کاربرد MARL در شبیه‌سازی‌های اجتماعی
  • 84. مدل‌سازی رفتار عامل‌ها در شبکه‌های اجتماعی
  • 85. بهینه‌سازی پلتفرم‌های آنلاین با MARL
  • 86. کاربرد MARL در سیستم‌های مالی توزیع‌شده
  • 87. معاملات خودکار در بازارهای مالی
  • 88. مدیریت ریسک در سیستم‌های مالی با MARL
  • 89. کاربرد MARL در سیستم‌های نظارت توزیع‌شده
  • 90. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 91. تحلیل داده‌های حسگرهای توزیع‌شده با MARL
  • 92. کاربرد MARL در یادگیری ماشین فدرال شده
  • 93. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال با MARL
  • 94. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های فدرال
  • 95. کاربرد MARL در توسعه بازی‌های هوش مصنوعی
  • 96. طراحی عامل‌های هوشمند در بازی‌ها
  • 97. بهینه‌سازی استراتژی‌های بازی با MARL
  • 98. آینده پژوهی در کاربردهای MARL
  • 99. چالش‌های پیاده‌سازی عملی MARL
  • 100. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاربرد سناریوهای MARL در شبکه‌های توزیع‌شده و مدیریت منابع”

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

پیمایش به بالا