, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای پیش‌بینی و کاهش ناهنجاری در داده‌های سنسور

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 پیش‌بینی و کاهش ناهنجاری در داده‌های سنسور

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های سنسور

🎓 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 یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. فضای حالت و فضای عمل
  • 5. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه
  • 7. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 8. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری تقویتی با جستجوی درخت سیاست
  • 12. یادگیری تقویتی با برنامه‌ریزی پویا
  • 13. الگوریتم Q-Learning
  • 14. الگوریتم SARSA
  • 15. الگوریتم Deep Q-Network (DQN)
  • 16. الگوریتم Policy Gradient
  • 17. الگوریتم Actor-Critic
  • 18. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 19. مفاهیم کلیدی در MARL
  • 20. چالش‌های MARL
  • 21. تقسیم‌بندی عامل‌ها در MARL
  • 22. ارتباطات بین عامل‌ها
  • 23. هماهنگی بین عامل‌ها
  • 24. رقابت بین عامل‌ها
  • 25. پیچیدگی محاسباتی در MARL
  • 26. فضای حالت مشترک و عمل مشترک
  • 27. فضای حالت و عمل مستقل
  • 28. محیط‌های مشترک در MARL
  • 29. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 30. یادگیری تقویتی با عامل‌های همکار
  • 31. یادگیری تقویتی با عامل‌های رقیب
  • 32. یادگیری تقویتی با عامل‌های مختلط
  • 33. روش‌های یادگیری مبتنی بر قراردادهای اجتماعی
  • 34. یادگیری تقویتی با قابلیت تفسیرپذیری
  • 35. روش‌های یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 36. کاربرد MARL در پیش‌بینی ناهنجاری
  • 37. تعریف ناهنجاری در داده‌های سنسور
  • 38. انواع ناهنجاری در داده‌های سنسور
  • 39. تشخیص ناهنجاری با یادگیری تقویتی
  • 40. کاهش ناهنجاری با یادگیری تقویتی
  • 41. شناسایی الگوهای ناهنجار
  • 42. مدل‌سازی رفتار عادی سیستم
  • 43. آموزش عامل‌ها برای تشخیص انحراف
  • 44. استفاده از تابع پاداش برای تشویق تشخیص
  • 45. استفاده از تابع پاداش برای تشویق اصلاح
  • 46. کاربرد MARL در داده‌های سری زمانی
  • 47. کاربرد MARL در داده‌های شبکه‌ای
  • 48. کاربرد MARL در سیستم‌های صنعتی
  • 49. کاربرد MARL در سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 50. کاربرد MARL در سیستم‌های انرژی
  • 51. کاربرد MARL در سیستم‌های سلامت
  • 52. کاربرد MARL در رباتیک
  • 53. کاربرد MARL در بازی‌ها
  • 54. کاربرد MARL در مالی
  • 55. کاربرد MARL در مخابرات
  • 56. کاربرد MARL در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 57. جمع‌آوری داده از سنسورها
  • 58. پیش‌پردازش داده‌های سنسور
  • 59. مهندسی ویژگی برای داده‌های سنسور
  • 60. تعریف محیط شبیه‌سازی شده برای داده‌های سنسور
  • 61. طراحی عامل‌های یادگیرنده برای داده‌های سنسور
  • 62. آموزش عامل‌ها بر روی داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 63. ارزیابی عملکرد عامل‌ها در تشخیص ناهنجاری
  • 64. تنظیم پارامترهای مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 65. اعتبارسنجی مدل‌ها بر روی داده‌های واقعی
  • 66. پیاده‌سازی سیستم‌های پیش‌بینی ناهنجاری
  • 67. بهبود مستمر سیستم‌های پیش‌بینی ناهنجاری
  • 68. مقایسه با روش‌های سنتی تشخیص ناهنجاری
  • 69. مزایای استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله
  • 70. محدودیت‌های استفاده از یادگیری تقویتی چندعامله
  • 71. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های سنسور
  • 72. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های پیش‌بینی ناهنجاری
  • 73. کاربرد اصول اقتصاد اسلامی در طراحی تابع پاداش
  • 74. نظارت بر عملکرد عامل‌ها در طول زمان
  • 75. مدیریت منابع در سیستم‌های چندعامله
  • 76. طراحی استراتژی‌های واکنشی به ناهنجاری
  • 77. ارزیابی ریسک در سیستم‌های پیش‌بینی ناهنجاری
  • 78. مدل‌سازی عدم قطعیت در داده‌های سنسور
  • 79. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های خودتنظیم
  • 80. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های تطبیقی
  • 81. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های مقاوم
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد سیستم با استفاده از MARL
  • 83. مدل‌سازی پویایی محیط سنسور
  • 84. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های توزیع‌شده هوشمند
  • 85. کاربرد در پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 86. کاربرد در تشخیص حملات سایبری به سنسورها
  • 87. کاربرد در بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 88. کاربرد در مدیریت ترافیک سنسورها
  • 89. کاربرد در شناسایی رویدادهای غیرعادی
  • 90. کاربرد در بهبود کیفیت داده‌های سنسور
  • 91. آموزش عامل‌ها برای همکاری در جمع‌آوری داده
  • 92. آموزش عامل‌ها برای اشتراک‌گذاری اطلاعات
  • 93. آموزش عامل‌ها برای تصمیم‌گیری مشترک
  • 94. کاربرد در سیستم‌های هشدار اولیه
  • 95. کاربرد در پایش محیط زیست
  • 96. کاربرد در مدیریت بحران

📚 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 پیش‌بینی و کاهش ناهنجاری در داده‌های سنسور”

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

پیمایش به بالا