کتاب یادگیری تقویتی چندعامله با حفظ حریم خصوصی: پیاده‌سازی یادگیری فدرال

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 با حفظ حریم خصوصی: پیاده‌سازی یادگیری فدرال

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری فدرال (Federated Learning) در MARL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و سیاست
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 6. یادگیری فدرال: مبانی و اصول
  • 7. حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 8. معماری سیستم‌های یادگیری فدرال
  • 9. توزیع داده‌ها و عدم همگنی
  • 10. ارتباط بین یادگیری تقویتی و یادگیری فدرال
  • 11. یادگیری تقویتی فدرال (FRL): تعریف و اهداف
  • 12. چالش‌های FRL
  • 13. مزایای FRL
  • 14. کاربردهای FRL
  • 15. انواع FRL
  • 16. FRL متمرکز در مقابل FRL غیرمتمرکز
  • 17. مدل‌های همگام‌سازی در FRL
  • 18. میانگین‌گیری ساده پارامترها (FedAvg)
  • 19. میانگین‌گیری وزنی پارامترها
  • 20. روش‌های بهینه‌سازی در FRL
  • 21. گرادیان نزولی فدرال
  • 22. بهینه‌سازی تصادفی فدرال
  • 23. روش‌های ارتباطی در FRL
  • 24. فشرده‌سازی ارتباطات
  • 25. کوانتیزاسیون
  • 26. تکمیل داده‌ها
  • 27. یادگیری تقویتی فدرال برای عامل‌های متعدد
  • 28. تعامل بین عامل‌ها در FRL
  • 29. هماهنگی عامل‌ها در FRL
  • 30. رقابت عامل‌ها در FRL
  • 31. مدل‌های مبتنی بر عامل در FRL
  • 32. یادگیری تقویتی فدرال با مدل‌های پیشرفته
  • 33. شبکه‌های عصبی عمیق در FRL
  • 34. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در FRL
  • 35. یادگیری تقویتی عمیق فدرال (FedDQN)
  • 36. یادگیری تقویتی عمیق فدرال (FedPPO)
  • 37. حفظ حریم خصوصی در FRL: تکنیک‌ها
  • 38. حریم خصوصی تفاضلی (DP)
  • 39. DP در سطح عامل
  • 40. DP در سطح سرور
  • 41. رمزگذاری همومورفیک (HE)
  • 42. HE برای ارتباطات امن
  • 43. HE برای محاسبات امن
  • 44. یادگیری امن فدرال (SFL)
  • 45. ارتباطات امن در SFL
  • 46. محاسبات امن چندجانبه (MPC)
  • 47. MPC برای FRL
  • 48. ملاحظات اخلاقی در FRL
  • 49. سوگیری در داده‌های فدرال
  • 50. عدالت در FRL
  • 51. شفافیت در FRL
  • 52. قابلیت توضیح‌پذیری در FRL
  • 53. ارزیابی عملکرد FRL
  • 54. معیارهای سنجش عملکرد
  • 55. مجموعه داده‌های شبیه‌سازی شده برای FRL
  • 56. مجموعه داده‌های واقعی برای FRL
  • 57. پیاده‌سازی FRL با کتابخانه‌های پایتون
  • 58. TensorFlow Federated
  • 59. PySyft
  • 60. OpenMined
  • 61. فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی
  • 62. OpenAI Gym
  • 63. PettingZoo
  • 64. کتابخانه‌های یادگیری تقویتی فدرال
  • 65. مثال‌های کاربردی FRL
  • 66. کنترل ربات‌های فدرال
  • 67. شبکه‌های حسگر هوشمند فدرال
  • 68. سیستم‌های توصیه‌گر فدرال
  • 69. مدیریت انرژی هوشمند فدرال
  • 70. شبکه‌های ارتباطی فدرال
  • 71. ترافیک هوشمند فدرال
  • 72. مدیریت زنجیره تأمین فدرال
  • 73. سیستم‌های مالی فدرال
  • 74. امنیت سایبری فدرال
  • 75. توسعه‌های آینده در FRL
  • 76. FRL با یادگیری تقویتی ناظر
  • 77. FRL با یادگیری تقویتی بدون ناظر
  • 78. FRL با یادگیری تقویتی تقویتی
  • 79. FRL با یادگیری تقویتی چندوظیفه‌ای
  • 80. FRL با یادگیری تقویتی توزیع شده
  • 81. FRL با یادگیری عمیق گراف (GNN)
  • 82. FRL با یادگیری تقویتی مبتنی بر دانش
  • 83. FRL با یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 84. FRL با یادگیری تقویتی مبتنی بر شبیه‌ساز
  • 85. FRL با یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 86. FRL با یادگیری تقویتی با پاداش منفی
  • 87. FRL با یادگیری تقویتی با پاداش مثبت
  • 88. FRL با یادگیری تقویتی با پاداش ترکیبی
  • 89. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های پویا
  • 90. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با ابهام
  • 91. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با نویز
  • 92. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با عدم قطعیت
  • 93. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با مقیاس‌پذیری بالا
  • 94. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با منابع محدود
  • 95. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با تأخیر بالا
  • 96. FRL با یادگیری تقویتی در محیط‌های با پهنای باند محدود
  • 97. FRL با یادگیری تقویتی با زمان واقعی
  • 98. FRL با یادگیری تقویتی با محدودیت‌های محاسباتی
  • 99. FRL با یادگیری تقویتی با نیازهای انرژی کم
  • 100. FRL با یادگیری تقویتی با الزامات امنیتی بالا

📚 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.