اکسپرس 24
کتاب الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی در سیستم‌های روی تراشه (SoC)

کتاب الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی در سیستم‌های روی تراشه (SoC)

تگ‌ها: Multi-armed Bandit الگوریتم‌های بیزی الگوریتم‌های فراوانی‌گرا بهینه‌سازی سیستم روی تراشه سیستم‌های پردازشی علوم کامپیوتر مهندسی برق یادگیری تقویتی

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 الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی در سیستم‌های روی تراشه (SoC)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی برق

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و بهینه‌سازی در سیستم‌های دیجیتال

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های روی تراشه (SoC)
  • 2. مبانی مهندسی برق در SoC
  • 3. مفاهیم پایه در علوم کامپیوتر
  • 4. معرفی الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 5. مبانی یادگیری تقویتی
  • 6. مفهوم عامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 7. پاداش و حالت در یادگیری تقویتی
  • 8. سیاست (Policy) در یادگیری تقویتی
  • 9. تابع ارزش (Value Function)
  • 10. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 11. یادگیری مبتنی بر مدل در مقابل بدون مدل
  • 12. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش
  • 13. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 14. یادگیری Deep Q (DQN)
  • 15. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست
  • 16. گرادیان سیاست (Policy Gradient)
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. مسائل چند دست مسلح (Multi-armed Bandit)
  • 19. مقدمه‌ای بر مسائل چند دست مسلح
  • 20. راهبردهای اولیه برای مسائل چند دست مسلح
  • 21. روش‌های حریصانه (Greedy Methods)
  • 22. روش‌های اکتشافی (Exploration Strategies)
  • 23. روش‌های مبتنی بر احتمال (Probability Matching)
  • 24. روش‌های مبتنی بر عدم قطعیت (Uncertainty Estimation)
  • 25. مفاهیم بیزی (Bayesian Concepts)
  • 26. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 27. قضیه بیز (Bayes' Theorem)
  • 28. توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 29. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 30. احتمال درستنمایی (Likelihood)
  • 31. کاربرد روش‌های بیزی در مسائل چند دست مسلح
  • 32. روش‌های بیزی برای مسائل چند دست مسلح
  • 33. توزیع بتا-دوجمله‌ای (Beta-Binomial Distribution)
  • 34. توزیع گاما-پواسون (Gamma-Poisson Distribution)
  • 35. مزایای رویکرد بیزی در بهینه‌سازی
  • 36. مقایسه رویکردهای فراوانی‌گرا و بیزی
  • 37. محدودیت‌های رویکردهای فراوانی‌گرا
  • 38. محدودیت‌های رویکردهای بیزی
  • 39. کاربرد در سیستم‌های روی تراشه (SoC)
  • 40. معماری سیستم‌های روی تراشه
  • 41. مؤلفه‌های اصلی SoC
  • 42. نیاز به بهینه‌سازی در SoC
  • 43. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در SoC
  • 44. بهینه‌سازی مصرف انرژی در SoC
  • 45. بهینه‌سازی عملکرد در SoC
  • 46. مدیریت منابع در SoC
  • 47. یادگیری تقویتی برای زمان‌بندی وظایف در SoC
  • 48. یادگیری تقویتی برای تخصیص حافظه در SoC
  • 49. یادگیری تقویتی برای مدیریت حرارتی در SoC
  • 50. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شبکه ارتباطی SoC
  • 51. یادگیری تقویتی برای طراحی سخت‌افزار تطبیقی
  • 52. مسائل چند دست مسلح در SoC
  • 53. مدل‌سازی مسائل چند دست مسلح در SoC
  • 54. کاربرد مسائل چند دست مسلح در مدیریت خطا در SoC
  • 55. کاربرد مسائل چند دست مسلح در انتخاب الگوریتم پردازش سیگنال
  • 56. کاربرد مسائل چند دست مسلح در بهینه‌سازی پارامترهای سیستم
  • 57. رویکردهای فراوانی‌گرا در مسائل چند دست مسلح SoC
  • 58. روش‌های UCB (Upper Confidence Bound)
  • 59. روش‌های Thompson Sampling (در چارچوب فراوانی‌گرا)
  • 60. پیاده‌سازی الگوریتم‌های فراوانی‌گرا در SoC
  • 61. چالش‌های پیاده‌سازی فراوانی‌گرا در SoC
  • 62. رویکردهای بیزی در مسائل چند دست مسلح SoC
  • 63. Thompson Sampling (با رویکرد بیزی)
  • 64. روش‌های مبتنی بر توزیع‌های پیشین مناسب
  • 65. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بیزی در SoC
  • 66. چالش‌های پیاده‌سازی بیزی در SoC
  • 67. بهینه‌سازی با استفاده از یادگیری عمیق در SoC
  • 68. شبکه‌های عصبی عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 69. کاربرد DQN در SoC
  • 70. کاربرد Policy Gradient در SoC
  • 71. یادگیری تقویتی عمیق برای مسائل پیچیده SoC
  • 72. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 73. یادگیری تقویتی چند عاملی (Multi-Agent RL)
  • 74. یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 75. یادگیری تقویتی با انتقال دانش (Transfer Learning)
  • 76. یادگیری تقویتی با یادگیری از طریق تقلید (Imitation Learning)
  • 77. ارزیابی و سنجش عملکرد الگوریتم‌ها
  • 78. معیارهای سنجش در یادگیری تقویتی
  • 79. شبیه‌سازی و تست الگوریتم‌ها
  • 80. تحلیل پیچیدگی محاسباتی
  • 81. مقایسه نتایج با روش‌های استاندارد
  • 82. کاربرد در حوزه مخابرات و شبکه‌های کامپیوتری
  • 83. بهینه‌سازی در سیستم‌های بی‌سیم
  • 84. مدیریت ترافیک شبکه
  • 85. یادگیری تقویتی در امنیت سایبری
  • 86. ملاحظات پیاده‌سازی در سخت‌افزار SoC
  • 87. طراحی سخت‌افزاری برای الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 88. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری برای یادگیری تقویتی
  • 89. نرم‌افزار و چارچوب‌های پیاده‌سازی
  • 90. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
  • 91. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پردازشگر گرافیکی در SoC
  • 92. مطالعه موردی: مدیریت انرژی در دستگاه‌های موبایل SoC
  • 93. مطالعه موردی: بهبود کارایی در سیستم‌های پردازش تصویر SoC
  • 94. آینده پژوهش در یادگیری تقویتی برای SoC
  • 95. روندهای نوظهور در حوزه یادگیری تقویتی
  • 96. چالش‌های آینده
  • 97. اهمیت یادگیری تقویتی در نسل‌های آتی SoC
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی

📚 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.