سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در تخصیص منابع ابر

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در تخصیص منابع ابر

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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در تخصیص منابع ابر

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت منابع در ابر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی و کاربردهای آن
  • 2. یادگیری تقویتی بدون عامل: مفاهیم پایه
  • 3. عوامل، محیط، پاداش و تابع ارزش
  • 4. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: Q-Learning
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: SARSA
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL)
  • 8. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 9. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 10. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (MAS)
  • 11. تعاملات بین عوامل در سیستم‌های چندعامله
  • 12. انواع تعاملات: همکاری، رقابت، مختلط
  • 13. مدل‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 14. مشکل تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 15. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در تخصیص منابع
  • 16. مفاهیم پایه تخصیص منابع ابر
  • 17. مدل‌های صف در تخصیص منابع
  • 18. معیارهای ارزیابی تخصیص منابع (تأخیر، توان عملیاتی)
  • 19. چالش‌های تخصیص منابع در مقیاس بزرگ
  • 20. مقدمه‌ای بر رایانش ابری
  • 21. انواع سرویس‌های ابری (IaaS, PaaS, SaaS)
  • 22. معماری رایانش ابری
  • 23. مدیریت منابع در محیط ابر
  • 24. شبیه‌سازی محیط‌های ابری
  • 25. ابزارهای شبیه‌سازی رایانش ابری
  • 26. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی در ابر
  • 27. یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی منابع ابری
  • 28. خوشه‌بندی در تخصیص منابع ابری
  • 29. طبقه‌بندی در پیش‌بینی بار ابری
  • 30. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در ابر
  • 31. بهینه‌سازی مصرف توان در مراکز داده ابری
  • 32. تخصیص پویا منابع محاسباتی
  • 33. تخصیص پویا منابع ذخیره‌سازی
  • 34. تخصیص پویا منابع شبکه
  • 35. مدیریت ترافیک در ابر با یادگیری تقویتی
  • 36. یادگیری تقویتی برای تعادل بار
  • 37. الگوریتم‌های تعادل بار مبتنی بر عامل
  • 38. تخصیص منابع در محیط‌های ابری هیبریدی
  • 39. تخصیص منابع در ابرهای چندگانه
  • 40. مسائل هماهنگی بین عوامل در تخصیص منابع
  • 41. حل مسائل هماهنگی با یادگیری تقویتی
  • 42. یادگیری تقویتی برای تخصیص مقیاس‌پذیر
  • 43. تخصیص منابع با در نظر گرفتن محدودیت‌های QoS
  • 44. بهینه‌سازی هزینه‌های اجرای برنامه‌ها در ابر
  • 45. یادگیری تقویتی برای کاهش هزینه‌ها
  • 46. مدل‌سازی سیاست‌های قیمت‌گذاری منابع ابری
  • 47. یادگیری تقویتی برای تخصیص بهینه سیاست قیمت‌گذاری
  • 48. امنیت در تخصیص منابع ابری
  • 49. کاربرد یادگیری تقویتی در تشخیص نفوذ
  • 50. یادگیری تقویتی برای مدیریت دسترسی
  • 51. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در ابر
  • 52. یادگیری تقویتی برای بازیابی از خطا
  • 53. تخصیص منابع برای برنامه‌های با زمان‌بندی سخت
  • 54. الگوریتم‌های زمان‌بندی منابع در ابر
  • 55. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی بهینه
  • 56. مدیریت منابع اینترنت اشیاء (IoT) در ابر
  • 57. تخصیص منابع برای دستگاه‌های IoT
  • 58. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ارتباطات IoT
  • 59. پردازش داده‌های بزرگ (Big Data) در ابر
  • 60. تخصیص منابع برای پردازش بیگ دیتا
  • 61. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی وظایف بیگ دیتا
  • 62. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در محاسبات لبه (Edge Computing)
  • 63. بهینه‌سازی تخصیص منابع در معماری لبه-ابر
  • 64. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در محاسبات لبه
  • 65. تخصیص منابع برای یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 66. یادگیری تقویتی در تخصیص منابع یادگیری فدرال
  • 67. چالش‌های حریم خصوصی و امنیت در یادگیری فدرال
  • 68. مدل‌های یادگیری تقویتی چندعامله پیشرفته
  • 69. Deep Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 70. Actor-Critic Methods in MARL
  • 71. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 72. QMIX و سایر الگوریتم‌های مبتنی بر تابع ارزش مشترک
  • 73. نظریه بازی‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 74. کاربرد نظریه بازی‌ها در تخصیص منابع
  • 75. تعادل نش در تخصیص منابع
  • 76. یادگیری تقویتی برای دستیابی به تعادل نش
  • 77. مباحث پیشرفته در تخصیص منابع ابر
  • 78. تخصیص منابع با در نظر گرفتن عدم قطعیت
  • 79. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در محیط‌های پویا
  • 80. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های تخصیص منابع
  • 81. مطالعات موردی در تخصیص منابع ابر
  • 82. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL در محیط‌های واقعی
  • 83. آینده پژوهی در تخصیص منابع ابر
  • 84. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی در رایانش ابری
  • 85. قوانین و مقررات مرتبط با استفاده از خدمات ابری در ایران
  • 86. استانداردهای فنی در رایانش ابری
  • 87. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 88. تکنیک‌های کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع با اهداف چندگانه
  • 90. بهینه‌سازی همزمان هزینه، تأخیر و مصرف انرژی
  • 91. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در سیستم‌های بلادرنگ
  • 92. مدیریت منابع در پلتفرم‌های Serverless
  • 93. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی اجرای توابع Serverless
  • 94. تخصیص منابع برای پردازش گراف در ابر
  • 95. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم در برابر خطا
  • 96. مبانی نظری یادگیری تقویتی چندعامله
  • 97. کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های هوشمند
  • 98. بهینه‌سازی تخصیص منابع در مراکز داده سبز
  • 99. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در محاسبات کوانتومی (مقدماتی)
  • 100. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی تخصیص منابع ابری

📚 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.