سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهبردهای یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ارتباطات در عصر 5G

کتاب راهبردهای یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ارتباطات در عصر 5G

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 راهبردهای یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ارتباطات در عصر 5G

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات فنی در صنعت مخابرات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی شبکه‌های نسل پنجم (5G)
  • 3. معماری شبکه‌های 5G و چالش‌های ارتباطی
  • 4. مفاهیم کلیدی در یادگیری تقویتی
  • 5. عامل‌ها و محیط در یادگیری تقویتی
  • 6. تابع پاداش و کشف سیاست بهینه
  • 7. مدل‌های یادگیری تقویتی (مدل‌بنیان و مدل‌بنیان)
  • 8. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری تقویتی با عامل‌های متعدد (MARL)
  • 12. مفاهیم اساسی در MARL
  • 13. مدل‌های همکاری و رقابت در MARL
  • 14. چالش‌های هماهنگی در MARL
  • 15. مباحث پیشرفته در MARL
  • 16. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده متقابل
  • 17. یادگیری تقویتی با عامل‌های یادگیرنده مستقل
  • 18. یادگیری تقویتی با عامل‌های نیمه‌مستقل
  • 19. کاربرد MARL در مدیریت منابع در شبکه‌های 5G
  • 20. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌های 5G با MARL
  • 21. مدیریت ترافیک در شبکه‌های 5G با MARL
  • 22. بهینه‌سازی تحرک در شبکه‌های 5G با MARL
  • 23. مدیریت کیفیت خدمات (QoS) در شبکه‌های 5G با MARL
  • 24. امنیت در شبکه‌های 5G و نقش MARL
  • 25. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های 5G با MARL
  • 26. مقابله با حملات سایبری در شبکه‌های 5G با MARL
  • 27. یادگیری تقویتی برای اینترنت اشیاء (IoT) در 5G
  • 28. بهینه‌سازی ارتباطات IoT در 5G با MARL
  • 29. مدیریت انرژی در شبکه‌های IoT 5G با MARL
  • 30. پردازش لبه (Edge Computing) و MARL در 5G
  • 31. بهینه‌سازی وظایف در محاسبات لبه 5G با MARL
  • 32. مدیریت منابع محاسباتی لبه با MARL
  • 33. ارتباطات خودرویی (V2X) و MARL در 5G
  • 34. بهینه‌سازی همکاری وسایل نقلیه با MARL
  • 35. مدیریت ایمنی ترافیک با MARL در V2X
  • 36. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های حسگر بی‌سیم در 5G
  • 37. بهینه‌سازی پوشش و جمع‌آوری داده با MARL
  • 38. مدیریت انرژی در شبکه‌های حسگر 5G با MARL
  • 39. کاربردهای پیشرفته MARL در 5G
  • 40. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های خودکار (Autonomous Networks)
  • 41. بهینه‌سازی خودکار شبکه‌های 5G با MARL
  • 42. مدیریت خودکار منابع و خدمات با MARL
  • 43. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های هوشمند (Smart Networks)
  • 44. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های هوشمند با MARL
  • 45. مدیریت تقاضا در شبکه‌های هوشمند با MARL
  • 46. معیارهای ارزیابی عملکرد در MARL
  • 47. شبیه‌سازی محیط‌های 5G برای ارزیابی MARL
  • 48. ابزارها و چارچوب‌های پیاده‌سازی MARL
  • 49. مطالعات موردی در کاربرد MARL در 5G
  • 50. آینده پژوهی در MARL برای نسل‌های آتی شبکه‌ها
  • 51. ملاحظات اخلاقی و اقتصادی در پیاده‌سازی MARL در 5G
  • 52. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای عامل‌های چندگانه
  • 53. یادگیری تقویتی با سیاست‌های توزیع‌شده
  • 54. یادگیری تقویتی با سیاست‌های متمرکز
  • 55. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با مشاهده محدود
  • 56. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با ارتباطات محدود
  • 57. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با عدم قطعیت
  • 58. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های پویا
  • 59. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های پیچیده
  • 60. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با استراتژی‌های مختلط
  • 61. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با استراتژی‌های خالص
  • 62. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های تکراری
  • 63. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های غیر تکراری
  • 64. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های جمعی
  • 65. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های نابرابر
  • 66. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های انباشته
  • 67. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های هماهنگ
  • 68. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های ناهمگون
  • 69. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های چند مرحله‌ای
  • 70. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های موقعیتی
  • 71. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های غیرقابل پیش‌بینی
  • 72. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های نامحدود
  • 73. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های محدود
  • 74. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های تصادفی
  • 75. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های قطعی
  • 76. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های تلاقی
  • 77. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های رقابتی
  • 78. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های مشارکتی
  • 79. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های ترکیبی
  • 80. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های توزیع‌شده
  • 81. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های متمرکز
  • 82. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های سلسله مراتبی
  • 83. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های مشارکتی-رقابتی
  • 84. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با اطلاعات ناقص
  • 85. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با اطلاعات کامل
  • 86. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با اطلاعات نامتقارن
  • 87. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با مشاهدات نامعلوم
  • 88. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با اعمال نامعلوم
  • 89. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با پاداش نامعلوم
  • 90. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با مدل نامعلوم
  • 91. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با محیط نامعلوم
  • 92. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با پویایی نامعلوم
  • 93. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با ساختار نامعلوم
  • 94. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با هدف نامعلوم
  • 95. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با استراتژی نامعلوم
  • 96. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با اولویت نامعلوم
  • 97. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با ترجیح نامعلوم
  • 98. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با نیاز نامعلوم
  • 99. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با تمایل نامعلوم
  • 100. یادگیری تقویتی میان عامل‌ها با بازی‌های با توانایی نامعلوم

📚 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.