, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توزیع‌شده: تمرکز بر کنترل ازدحام

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 یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توزیع‌شده: تمرکز بر کنترل ازدحام

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ازدحام

🎓 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 یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی نظریه بازی‌ها در هوش مصنوعی
  • 3. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری گسترش‌یافته
  • 4. هماهنگی بین عامل‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 5. یادگیری تقویتی در محیط‌های مشترک
  • 6. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری چندعامله
  • 7. معرفی مفاهیم کنترل ازدحام
  • 8. روش‌های کلاسیک کنترل ازدحام
  • 9. اهمیت کنترل ازدحام در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 10. یادگیری تقویتی برای کنترل ازدحام
  • 11. مدل‌سازی ازدحام با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در یادگیری تقویتی
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای پردازش داده‌های شبکه‌ای
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های متوالی
  • 15. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 16. معرفی الگوریتم‌های DRL
  • 17. یادگیری Q عمیق (DQN)
  • 18. یادگیری Actor-Critic
  • 19. الگوریتم A3C
  • 20. الگوریتم PPO
  • 21. کاربرد DRL در کنترل ترافیک شبکه‌ای
  • 22. مدل‌سازی صف‌های انتظار با DRL
  • 23. بهینه‌سازی پارامترهای شبکه با DRL
  • 24. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 25. مفاهیم اساسی MARL
  • 26. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 27. چالش‌های یادگیری در محیط‌های چندعامله
  • 28. عدم ایستا بودن محیط از دید هر عامل
  • 29. پاسخ‌های بهینه عامل‌ها به یکدیگر
  • 30. هماهنگی و رقابت بین عامل‌ها
  • 31. انواع محیط‌های MARL
  • 32. محیط‌های مشترک (Joint Action Learners)
  • 33. محیط‌های ترتیبی (Sequential Action Learners)
  • 34. محیط‌های مختلط (Mixed Action Learners)
  • 35. الگوریتم‌های پایه MARL
  • 36. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-based MARL)
  • 37. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based MARL)
  • 38. الگوریتم‌های Actor-Critic چندعامله
  • 39. معرفی الگوریتم‌های پیشرفته MARL
  • 40. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 41. QMIX (Q-learning for Multi-Agent Systems)
  • 42. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 43. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 44. کاربرد MARL در کنترل ازدحام
  • 45. مدل‌سازی ازدحام به عنوان مسئله چندعامله
  • 46. طراحی تابع پاداش برای کنترل ازدحام
  • 47. استفاده از MARL برای تخصیص منابع شبکه
  • 48. بهینه‌سازی سیاست‌های مسیریابی با MARL
  • 49. کنترل جریان ترافیک با استفاده از MARL
  • 50. مدیریت پویای پهنای باند با MARL
  • 51. تشخیص و پیش‌بینی ازدحام با MARL
  • 52. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 53. مفاهیم سیستم‌های توزیع‌شده
  • 54. چالش‌های سیستم‌های توزیع‌شده
  • 55. هماهنگی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 56. مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 57. توزیع بار (Load Balancing)
  • 58. موازنه بار (Load Balancing) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 59. الگوریتم‌های توزیع بار
  • 60. یادگیری تقویتی برای توزیع بار
  • 61. کنترل ازدحام در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 62. نقش یادگیری تقویتی در کنترل ازدحام توزیع‌شده
  • 63. مدل‌سازی ازدحام در شبکه‌های توزیع‌شده
  • 64. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای کنترل ازدحام
  • 65. محیط‌های شبیه‌سازی برای MARL در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 66. شبیه‌ساز NS-3
  • 67. شبیه‌ساز Mininet
  • 68. طراحی محیط‌های سفارشی شبیه‌سازی
  • 69. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 70. معیارهای ارزیابی کنترل ازدحام
  • 71. نرخ از دست دادن بسته‌ها (Packet Loss Rate)
  • 72. تأخیر (Latency)
  • 73. توان عملیاتی (Throughput)
  • 74. جبران (Jitter)
  • 75. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MARL
  • 76. مطالعات موردی کاربردی
  • 77. کنترل ازدحام در شبکه‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 78. کنترل ازدحام در شبکه‌های نسل پنجم (5G)
  • 79. کنترل ازدحام در سیستم‌های پردازش ابری (Cloud Computing)
  • 80. کنترل ازدحام در شبکه‌های همتا به همتا (P2P)
  • 81. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 82. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده (Sparse Rewards)
  • 83. یادگیری تقویتی با پاداش انتقالی (Reward Shaping)
  • 84. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 85. یادگیری تقویتی با تعمیم‌پذیری (Generalization)
  • 86. یادگیری تقویتی با رویکرد همکاری (Cooperative MARL)
  • 87. یادگیری تقویتی با رویکرد رقابتی (Competitive MARL)
  • 88. یادگیری تقویتی با رویکرد مختلط (Mixed MARL)
  • 89. مسائل اخلاقی و ایمنی در سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
  • 90. امنیت در سیستم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 91. شفافیت و قابلیت تفسیر در MARL
  • 92. ملاحظات حقوقی و چارچوب‌های نظارتی
  • 93. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه پایدار
  • 94. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 95. هوش مصنوعی و مدیریت منابع طبیعی
  • 96. آینده پژوهی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 97. روندهای نوظهور در MARL
  • 98. چالش‌های آینده در کنترل ازدحام
  • 99. همکاری بین انسان و ماشین در سیستم‌های هوشمند

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توزیع‌شده: تمرکز بر کنترل ازدحام”

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

پیمایش به بالا