سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف و شناسایی الگو در داده‌های شبکه‌های سنسور

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف و شناسایی الگو در داده‌های شبکه‌های سنسور

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 یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف و شناسایی الگو در داده‌های شبکه‌های سنسور

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: شبکه‌های سنسور (Sensor Networks)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم عامل و محیط
  • 3. حالت، عمل و پاداش
  • 4. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. یادگیری آفلاین و آنلاین
  • 6. یادگیری مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 8. برنامه‌ریزی پویا
  • 9. روش مونت کارلو
  • 10. یادگیری تفاضل زمانی (TD)
  • 11. الگوریتم Q-Learning
  • 12. الگوریتم SARSA
  • 13. یادگیری عمیق تقویتی (DQN)
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در RL
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی در RL
  • 16. معرفی عامل‌های چندگانه
  • 17. محیط‌های چندعامله
  • 18. تعاملات عامل‌های چندگانه
  • 19. همکاری و رقابت در محیط‌های چندعامله
  • 20. مدل‌های فضای حالت مشترک
  • 21. مدل‌های فضای حالت جداگانه
  • 22. مدل‌های فضای عمل مشترک
  • 23. مدل‌های فضای عمل جداگانه
  • 24. اقتصاد و نظریه بازی‌ها در RL چندعامله
  • 25. بازی‌های مجموع-صفر
  • 26. بازی‌های مجموع-غیرصفر
  • 27. تعادل نش
  • 28. یادگیری سیاست در RL چندعامله
  • 29. یادگیری مبتنی بر عامل مستقل
  • 30. یادگیری متمرکز-غیرمتمرکز
  • 31. معماری‌های عامل‌های چندگانه
  • 32. شبکه‌های عصبی برای عامل‌های چندگانه
  • 33. یادگیری از طریق مشاهده در RL چندعامله
  • 34. یادگیری از طریق تقلید
  • 35. یادگیری از طریق راهنمایی
  • 36. کشفیات در RL چندعامله
  • 37. استراتژی‌های اکتشاف
  • 38. کشف پاداش‌های پنهان
  • 39. کشف وظایف پنهان
  • 40. تخصیص منابع در RL چندعامله
  • 41. بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 42. مدیریت صف در RL چندعامله
  • 43. کنترل ترافیک در RL چندعامله
  • 44. شناسایی الگو در شبکه‌های سنسور
  • 45. کاربرد RL چندعامله در شبکه‌های سنسور
  • 46. پروتکل‌های ارتباطی شبکه‌های سنسور
  • 47. بهینه‌سازی مسیر در شبکه‌های سنسور
  • 48. مدیریت انرژی در شبکه‌های سنسور
  • 49. شناسایی رویداد در شبکه‌های سنسور
  • 50. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های سنسور
  • 51. طبقه‌بندی داده‌ها در شبکه‌های سنسور
  • 52. پیش‌بینی در شبکه‌های سنسور
  • 53. توزیع وظایف در شبکه‌های سنسور
  • 54. توازن بار در شبکه‌های سنسور
  • 55. شبکه‌های سنسور بی‌سیم مقاوم
  • 56. امنیت در شبکه‌های سنسور با RL
  • 57. تشخیص نفوذ در شبکه‌های سنسور
  • 58. مدیریت داده در شبکه‌های سنسور
  • 59. فشرده‌سازی داده در شبکه‌های سنسور
  • 60. تجمیع داده در شبکه‌های سنسور
  • 61. سنسورهای محیطی و کاربردها
  • 62. شبکه‌های سنسور در کشاورزی هوشمند
  • 63. شبکه‌های سنسور در صنعت هوشمند
  • 64. شبکه‌های سنسور در سلامت هوشمند
  • 65. شبکه‌های سنسور در شهر هوشمند
  • 66. روش‌های ارزیابی عملکرد RL چندعامله
  • 67. معیارهای سنجش پیشرفت
  • 68. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 69. شبیه‌سازی محیط‌های چندعامله
  • 70. ابزارهای شبیه‌سازی
  • 71. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 72. مدل‌سازی پویایی محیط
  • 73. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 74. کاربرد در رباتیک
  • 75. کاربرد در بازی‌ها
  • 76. کاربرد در مالی
  • 77. کاربرد در کنترل صنعتی
  • 78. کاربرد در مدیریت زنجیره تأمین
  • 79. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 80. بررسی مقالات پیشرو در RL چندعامله
  • 81. چالش‌های آینده در RL چندعامله
  • 82. پیشرفت‌های اخیر در RL چندعامله
  • 83. اخلاق در هوش مصنوعی و RL
  • 84. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند
  • 85. شفافیت در تصمیم‌گیری عامل‌ها
  • 86. کاربرد RL چندعامله در کشف دانش
  • 87. کشف الگوهای پنهان در داده‌های بزرگ
  • 88. شناسایی روابط پیچیده بین متغیرها
  • 89. یادگیری خودکار ویژگی‌ها
  • 90. استخراج قوانین انجمنی با RL
  • 91. کشف گراف‌های دانش با RL
  • 92. پیش‌بینی رفتار سیستم‌های پیچیده
  • 93. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در شرایط پویا
  • 94. مدل‌سازی تعاملات بین اجزای سیستم
  • 95. تحلیل سناریوهای مختلف با RL
  • 96. یادگیری سیاست‌های بهینه در محیط‌های متغیر
  • 97. کاربرد در بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 98. کاربرد در مدیریت منابع انرژی
  • 99. کاربرد در کنترل سیستم‌های تولید
  • 100. کاربرد در بهینه‌سازی لجستیک

📚 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.