سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی توزیع و زمان‌بندی داده‌های سنسور

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در بهینه‌سازی توزیع و زمان‌بندی داده‌های 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 در بهینه‌سازی توزیع و زمان‌بندی داده‌های سنسور

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی عامل و محیط
  • 4. تابع پاداش و تابع ارزش
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 7. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 8. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 10. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای یادگیری تقویتی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای یادگیری تقویتی
  • 13. مدل‌های یادگیری تقویتی عمیق
  • 14. Deep Q-Networks (DQN)
  • 15. Double DQN
  • 16. Dueling DQN
  • 17. Prioritized Experience Replay
  • 18. Rainbow DQN
  • 19. یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning)
  • 20. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی چندعامله
  • 21. انواع محیط‌های چندعامله
  • 22. مدل‌های همکاری (Cooperative)
  • 23. مدل‌های رقابتی (Competitive)
  • 24. مدل‌های مختلط (Mixed)
  • 25. چالش‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. مشاهده‌پذیری محدود (Partial Observability)
  • 27. عدم ایستایی (Non-stationarity)
  • 28. مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 29. مسائل هماهنگی (Coordination)
  • 30. مسائل رقابت (Competition)
  • 31. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 32. MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 33. COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 34. QMIX
  • 35. VDN (Value Decomposition Networks)
  • 36. اتصال عامل‌ها در شبکه‌های عصبی
  • 37. طراحی تابع پاداش در سیستم‌های چندعامله
  • 38. بهینه‌سازی توزیع داده‌های سنسور
  • 39. مقدمه‌ای بر توزیع داده‌های سنسور
  • 40. چالش‌های توزیع داده‌های سنسور
  • 41. شبکه‌های سنسور بی‌سیم
  • 42. محدودیت‌های انرژی در سنسورها
  • 43. محدودیت‌های پهنای باند
  • 44. تاخیر (Latency)
  • 45. قابلیت اطمینان (Reliability)
  • 46. کاربرد یادگیری تقویتی در توزیع داده
  • 47. بهینه‌سازی محل قرارگیری سنسورها
  • 48. بهینه‌سازی مسیرهای ارتباطی
  • 49. زمان‌بندی جمع‌آوری داده
  • 50. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 51. بهینه‌سازی کیفیت داده
  • 52. مدل‌سازی محیط توزیع داده با یادگیری تقویتی
  • 53. طراحی عامل‌ها و محیط برای توزیع داده
  • 54. تعریف حالات (States) در مسئله توزیع داده
  • 55. تعریف اعمال (Actions) برای عامل‌ها
  • 56. تعریف پاداش‌ها برای بهینه‌سازی توزیع
  • 57. یادگیری تقویتی برای مسیریابی داده
  • 58. یادگیری تقویتی برای تجمیع داده (Data Aggregation)
  • 59. یادگیری تقویتی برای فشرده‌سازی داده
  • 60. یادگیری تقویتی برای تشخیص ناهنجاری داده
  • 61. بهینه‌سازی زمان‌بندی داده‌های سنسور
  • 62. مقدمه‌ای بر زمان‌بندی داده‌های سنسور
  • 63. اهمیت زمان‌بندی در سیستم‌های سنسور
  • 64. چالش‌های زمان‌بندی
  • 65. زمان‌بندی مبتنی بر رویداد (Event-driven)
  • 66. زمان‌بندی مبتنی بر دوره (Periodic)
  • 67. زمان‌بندی تطبیقی (Adaptive)
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی در زمان‌بندی
  • 69. بهینه‌سازی زمان‌بندی برای کاهش تاخیر
  • 70. بهینه‌سازی زمان‌بندی برای افزایش دقت
  • 71. بهینه‌سازی زمان‌بندی برای مدیریت منابع
  • 72. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی پویا
  • 73. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی در شبکه‌های سنسور پراکنده
  • 74. یادگیری تقویتی چندعامله در زمان‌بندی
  • 75. طراحی حالات و اعمال برای زمان‌بندی
  • 76. تعریف تابع پاداش برای زمان‌بندی بهینه
  • 77. مطالعات موردی در بهینه‌سازی توزیع و زمان‌بندی
  • 78. کاربرد در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 79. کاربرد در سیستم‌های نظارتی
  • 80. کاربرد در کشاورزی هوشمند
  • 81. کاربرد در سلامت دیجیتال
  • 82. کاربرد در مدیریت شهری
  • 83. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 84. معیارهای ارزیابی
  • 85. شبیه‌سازی و پیاده‌سازی
  • 86. محدودیت‌ها و آینده پژوهی
  • 87. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری تقویتی
  • 88. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های سنسور
  • 89. پردازش داده‌های سنسور در لبه (Edge Computing)
  • 90. کاربرد یادگیری تقویتی در پردازش لبه
  • 91. همکاری بین عامل‌ها در لبه
  • 92. مدیریت منابع محاسباتی در لبه
  • 93. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های ۵G/۶G و سنسورها
  • 94. بهینه‌سازی ارتباطات سنسور با زیرساخت ۵G
  • 95. زمان‌بندی منابع در شبکه‌های ۵G برای داده‌های سنسور
  • 96. یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع در ۵G
  • 97. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پهنای باند در ۵G
  • 98. یادگیری تقویتی برای کاهش مصرف انرژی در ۵G
  • 99. پروتکل‌های ارتباطی در شبکه‌های سنسور
  • 100. بهینه‌سازی پروتکل‌ها با یادگیری تقویتی

📚 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.