کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای اتوماسیون و هوشمندسازی مدیریت خدمات IT با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله برای اتوماسیون و هوشمندسازی مدیریت خدمات IT

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت خدمات IT

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت خدمات IT (ITSM) و چالش‌های سنتی اتوماسیون
  • 2. آشنایی با مبانی یادگیری تقویتی (RL) و یادگیری چندعامله (MARL)
  • 3. مدل‌سازی مسائل مدیریت خدمات IT به صورت فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف مشارکتی (Dec-POMDP)
  • 4. تعریف حالات (States)، اقدامات (Actions) و توابع پاداش (Rewards) در محیط‌های ITSM
  • 5. معماری‌های یادگیری چندعامله مشارکتی در سیستم‌های توزیع‌شده IT
  • 6. رویکرد یادگیری مرکزی با اجرای غیرمرکزی (CTDE) در اتوماسیون خدمات
  • 7. مدیریت هوشمند و خودکار رخدادها (Incident Management) با MARL
  • 8. تخصیص و توزیع خودکار تیکت‌های پشتیبانی به عامل‌های انسانی و سیستم‌های هوشمند
  • 9. پیش‌بینی و مدیریت پیشگیرانه خرابی‌ها در زیرساخت‌های فناوری اطلاعات
  • 10. بهینه‌سازی مدیریت تغییرات (Change Management) با استفاده از عوامل هوشمند
  • 11. مدیریت ظرفیت و تخصیص منابع ابری با الگوریتم‌های یادگیری چندعامله
  • 12. پایش خودکار سطح توافق‌نامه سطح خدمات (SLA) و کاهش تخلفات
  • 13. استفاده از MARL در مدیریت میز خدمت (Help Desk) و پاسخگویی خودکار
  • 14. طراحی سیستم‌های خودترمیمی (Self-Healing) در زیرساخت‌های شبکه و سرور
  • 15. مدیریت هوشمند انرژی و توان مصرفی در مراکز داده با عوامل چندگانه
  • 16. تحلیل و کاهش گلوگاه‌های جریان کار (Workflow) در فرآیندهای ITSM
  • 17. هماهنگی میان عامل‌های مختلف برای حل مسائل پیچیده شبکه و امنیت
  • 18. مدیریت بحران و پاسخ خودکار به حملات سایبری و قطعی سرویس‌ها
  • 19. بهینه‌سازی زمان‌بندی تعمیر و نگهداری سیستم‌ها (Maintenance Scheduling)
  • 20. یادگیری تیمی و انتقال دانش میان عامل‌های مختلف خدمات IT
  • 21. شبیه‌سازی محیط‌های خدمات IT با استفاده از ابزارهای پایتون و OpenAI Gym
  • 22. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته MARL مانند MADDPG و QMIX برای مدیریت خدمات
  • 23. ارزیابی عملکرد و سنجه‌های بهبود کارایی در سیستم‌های ITSM اتوماتیک
  • 24. چالش‌های مقیاس‌پذیری و پایداری در به‌کارگیری عملیاتی یادگیری چندعامله
  • 25. یکپارچه‌سازی مدل‌های MARL با ابزارهای سازمانی موجود و پلتفرم‌های ITSM
  • 26. پروژه عملی اول: ساخت محیط شبیه‌سازی مدیریت رخدادها با عاملهای یادگیرنده
  • 27. پروژه عملی دوم: پیاده‌سازی سیستم تخصیص خودکار تیکت و بهینه‌سازی منابع با MARL
تگ‌ها: AI in IT ITSM Automation MADDPG MARL Multi-Agent Reinforcement Learning QMIX اتوماسیون IT پایش زیرساخت سیستم‌های توزیع‌شده مدیریت خدمات IT مدیریت رخداد میز خدمت هوشمند هوش مصنوعی در IT یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.