, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای زمان‌بندی و مسیریابی در توزیع ویدیو

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 زمان‌بندی و مسیریابی در توزیع ویدیو

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع محتوای ویدیویی

🎓 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 پایه‌ای یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های ارزش‌گذاری و سیاست‌گذاری
  • 6. یادگیری تقویتی عمیق
  • 7. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 8. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 9. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 10. انواع عامل‌ها در سیستم‌های چندعامله
  • 11. تعاملات بین عامل‌ها
  • 12. بازی‌های مجموع صفر و مجموع غیرصفر
  • 13. تعادل نش در بازی‌های چندعامله
  • 14. یادگیری تقویتی مشترک
  • 15. یادگیری تقویتی رقابتی
  • 16. یادگیری تقویتی تعاونی
  • 17. مدل‌سازی محیط توزیع ویدیو
  • 18. ویژگی‌های ترافیک ویدیو
  • 19. مدل‌های پیش‌بینی تقاضای ویدیو
  • 20. پروتکل‌های توزیع ویدیو
  • 21. شبکه‌های تحویل محتوا (CDN)
  • 22. زمان‌بندی در توزیع ویدیو
  • 23. الگوریتم‌های زمان‌بندی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 24. زمان‌بندی پویا برای تطبیق با تغییرات
  • 25. بهینه‌سازی زمان‌بندی برای کیفیت تجربه کاربری (QoE)
  • 26. مسیریابی در توزیع ویدیو
  • 27. انتخاب مسیر بهینه برای بسته‌های ویدیو
  • 28. مسیریابی مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 29. بهینه‌سازی مسیر برای کاهش تأخیر
  • 30. مدیریت پهنای باند در شبکه‌های توزیع ویدیو
  • 31. تخصیص منابع در شبکه‌های توزیع ویدیو
  • 32. یادگیری تقویتی برای تخصیص پهنای باند
  • 33. یادگیری تقویتی برای تخصیص سرور
  • 34. یادگیری تقویتی برای مدیریت بار
  • 35. بهینه‌سازی زمان‌بندی و مسیریابی با هم
  • 36. مدل‌سازی یکپارچه زمان‌بندی و مسیریابی
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله برای زمان‌بندی و مسیریابی
  • 38. تکنیک‌های هماهنگ‌سازی بین عامل‌ها
  • 39. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (MADRL)
  • 40. شبکه‌های عصبی عمیق چندعامله
  • 41. حسابداری پاداش مشترک
  • 42. حسابداری پاداش تفکیک‌شده
  • 43. یادگیری عامل‌های متمرکز با اجرای غیرمتمرکز
  • 44. یادگیری عامل‌های غیرمتمرکز
  • 45. یادگیری تقویتی با مشاهده محدود
  • 46. یادگیری تقویتی با عامل‌های نویزدار
  • 47. یادگیری تقویتی با محیط‌های پویا
  • 48. مدل‌سازی عدم قطعیت در توزیع ویدیو
  • 49. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی با کیفیت متغیر
  • 50. یادگیری تقویتی برای مسیریابی در شبکه‌های پر ازدحام
  • 51. مدل‌سازی تأثیر کیفیت سرویس (QoS)
  • 52. بهینه‌سازی برای زمان‌بندی تطبیقی
  • 53. بهینه‌سازی برای مسیریابی تطبیقی
  • 54. یادگیری تقویتی برای مدیریت جریان‌های ویدیو
  • 55. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی و جلوگیری از ازدحام
  • 56. مدل‌سازی رفتار کاربران در توزیع ویدیو
  • 57. یادگیری تقویتی برای شخصی‌سازی توزیع ویدیو
  • 58. زمان‌بندی و مسیریابی در شبکه‌های نسل جدید
  • 59. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های 5G و فراتر
  • 60. اینترنت اشیاء و توزیع ویدیو
  • 61. پردازش لبه (Edge Computing) و یادگیری تقویتی
  • 62. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی در لبه
  • 63. یادگیری تقویتی برای مسیریابی در لبه
  • 64. تأثیر عوامل محیطی بر عملکرد
  • 65. مدل‌سازی خرابی‌های شبکه
  • 66. یادگیری تقویتی برای تحمل‌پذیری خطا
  • 67. بهینه‌سازی مصرف انرژی در توزیع ویدیو
  • 68. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 69. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های زمان‌بندی و مسیریابی
  • 70. معیارهای ارزیابی کیفیت تجربه کاربری (QoE)
  • 71. شبیه‌سازی محیط توزیع ویدیو
  • 72. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 73. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 75. یادگیری تقویتی با پاداش‌های تأخیری
  • 76. استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی
  • 77. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی در شبکه‌های توزیع شده
  • 78. یادگیری تقویتی برای مسیریابی در شبکه‌های توزیع شده
  • 79. امنیت در توزیع ویدیو
  • 80. یادگیری تقویتی برای تشخیص حملات
  • 81. یادگیری تقویتی برای مقاوم‌سازی در برابر حملات
  • 82. کاربرد یادگیری تقویتی در پخش زنده
  • 83. زمان‌بندی و مسیریابی برای پخش زنده
  • 84. بهینه‌سازی برای رویدادهای ورزشی و سرگرمی
  • 85. کاربرد یادگیری تقویتی در سرویس‌های VOD
  • 86. زمان‌بندی و مسیریابی برای محتوای درخواستی
  • 87. بهینه‌سازی برای کتابخانه‌های بزرگ محتوا
  • 88. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 89. راهکارهای مقیاس‌پذیری
  • 90. یادگیری تقویتی با تقریب تابع ارزش
  • 91. یادگیری تقویتی با تقریب سیاست
  • 92. یادگیری تقویتی با حافظه بلندمدت
  • 93. یادگیری تقویتی با مدل‌های گراف
  • 94. کاربرد یادگیری تقویتی در شبکه‌های همتا به همتا
  • 95. زمان‌بندی و مسیریابی در شبکه‌های P2P
  • 96. بهینه‌سازی برای توزیع محتوای حجیم
  • 97. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 98. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی برای توزیع ویدیو
  • 99. جمع‌بندی و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده

📚 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 زمان‌بندی و مسیریابی در توزیع ویدیو”

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

پیمایش به بالا