, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای تصمیم‌گیری توزیع‌شده در شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی

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 برای تصمیم‌گیری توزیع‌شده در شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های علمی زمین‌شناسی محیطی

🎓 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. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عامل‌ها در یادگیری تقویتی
  • 4. محیط در یادگیری تقویتی
  • 5. کشف و اکتشاف در یادگیری تقویتی
  • 6. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 7. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری عمیق تقویتی
  • 9. یادگیری تقویتی استقرایی
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 11. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 12. یادگیری تقویتی آفلاین (Off-policy)
  • 13. یادگیری تقویتی آنلاین (On-policy)
  • 14. یادگیری تقویتی سلسله‌مراتبی
  • 15. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 16. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 17. یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 18. یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 19. یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 20. یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 21. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ارتباطی
  • 22. مقدمه‌ای بر شبکه‌های سنسور
  • 23. اجزای شبکه‌های سنسور
  • 24. کاربردهای شبکه‌های سنسور
  • 25. ارتباطات در شبکه‌های سنسور
  • 26. مدیریت انرژی در شبکه‌های سنسور
  • 27. امنیت در شبکه‌های سنسور
  • 28. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های سنسور
  • 29. تجمیع داده در شبکه‌های سنسور
  • 30. مکان‌یابی در شبکه‌های سنسور
  • 31. برنامه‌ریزی مسیر در شبکه‌های سنسور
  • 32. شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 33. کاربرد شبکه‌های سنسور در اکتشاف منابع
  • 34. کاربرد شبکه‌های سنسور در پایش محیط زیست
  • 35. کاربرد شبکه‌های سنسور در پیش‌بینی بلایای طبیعی
  • 36. کاربرد شبکه‌های سنسور در سنجش زلزله
  • 37. کاربرد شبکه‌های سنسور در سنجش فعالیت‌های آتشفشانی
  • 38. کاربرد شبکه‌های سنسور در سنجش کیفیت آب و خاک
  • 39. کاربرد شبکه‌های سنسور در پایش منابع نفتی و گازی
  • 40. مقدمه‌ای بر تصمیم‌گیری توزیع‌شده
  • 41. مفاهیم تصمیم‌گیری توزیع‌شده
  • 42. چالش‌های تصمیم‌گیری توزیع‌شده
  • 43. الگوریتم‌های تصمیم‌گیری توزیع‌شده
  • 44. هماهنگی در تصمیم‌گیری توزیع‌شده
  • 45. تصمیم‌گیری توزیع‌شده در شبکه‌های حسگر
  • 46. تصمیم‌گیری توزیع‌شده با عامل‌های خودمختار
  • 47. تصمیم‌گیری توزیع‌شده در سیستم‌های چندعامله
  • 48. همکاری در سیستم‌های چندعامله
  • 49. رقابت در سیستم‌های چندعامله
  • 50. تعادل در سیستم‌های چندعامله
  • 51. مدل‌سازی عامل‌های هوشمند
  • 52. ارتباط بین عامل‌ها
  • 53. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 54. مفاهیم پایه MARL
  • 55. مدل‌های عامل در MARL
  • 56. محیط در MARL
  • 57. پاداش در MARL
  • 58. حالت در MARL
  • 59. کشف دانش در MARL
  • 60. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر ارزش
  • 61. الگوریتم‌های MARL مبتنی بر سیاست
  • 62. یادگیری تقویتی مشترک
  • 63. یادگیری تقویتی رقابتی
  • 64. یادگیری تقویتی با همکاری
  • 65. یادگیری تقویتی با عدم قطعیت
  • 66. یادگیری تقویتی با ارتباطات محدود
  • 67. یادگیری تقویتی با مقیاس‌پذیری بالا
  • 68. یادگیری تقویتی برای هماهنگی عامل‌ها
  • 69. یادگیری تقویتی برای مذاکره عامل‌ها
  • 70. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
  • 71. یادگیری تقویتی برای مسیریابی در شبکه‌ها
  • 72. یادگیری تقویتی برای کنترل ازدحام
  • 73. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک
  • 74. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 75. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های مالی
  • 76. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 77. طراحی چارچوب MARL برای شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 78. تعریف عامل‌ها و محیط برای شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 79. تعریف تابع پاداش برای شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 80. مدل‌سازی دینامیک محیط زمین‌شناسی
  • 81. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای اکتشاف منابع
  • 82. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای پایش لرزه‌نگاری
  • 83. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MARL برای سنجش کیفیت سیالات زمین‌شناسی
  • 84. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در سناریوهای زمین‌شناسی
  • 85. تحلیل حساسیت پارامترها در MARL برای شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 86. کاربرد MARL در تصمیم‌گیری توزیع‌شده برای شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 87. مطالعات موردی در کاربرد MARL در شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 88. چالش‌های عملیاتی MARL در شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 89. آینده تحقیقات در MARL برای شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 90. مباحث پیشرفته در MARL برای شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی
  • 91. یادگیری تقویتی با قابلیت تفسیرپذیری
  • 92. یادگیری تقویتی با ضمانت‌های ایمنی
  • 93. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق مشاهده
  • 94. یادگیری تقویتی با یادگیری از توضیحات
  • 95. یادگیری تقویتی با یادگیری با کمک انسان
  • 96. یادگیری تقویتی با یادگیری انتقال‌پذیر
  • 97. یادگیری تقویتی با یادگیری چندوظیفه‌ای
  • 98. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی فدرال
  • 99. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با حافظه
  • 100. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی با شبکه‌های گراف

📚 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 برای تصمیم‌گیری توزیع‌شده در شبکه‌های سنسور زمین‌شناسی”

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

پیمایش به بالا