اکسپرس 24
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ارتقاء مقیاس‌پذیری و کارایی در سیستم‌های با ازدحام بالا

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای ارتقاء مقیاس‌پذیری و کارایی در سیستم‌های با ازدحام بالا

تگ‌ها: MARL سیستم‌های با ازدحام بالا شبکه‌های عصبی کارایی سیستم کنترل ازدحام کنترل بهینه مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی یادگیری تقویتی چندعامله یادگیری ماشین

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 برای ارتقاء مقیاس‌پذیری و کارایی در سیستم‌های با ازدحام بالا

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ازدحام

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. عوامل در سیستم‌های چندعامله
  • 4. مدل‌سازی محیط‌های با ازدحام بالا
  • 5. تعریف مسئله در سیستم‌های با ازدحام بالا
  • 6. اهمیت مقیاس‌پذیری در سیستم‌های با ازدحام بالا
  • 7. اهمیت کارایی در سیستم‌های با ازدحام بالا
  • 8. روش‌های کلاسیک یادگیری تقویتی
  • 9. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
  • 10. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
  • 11. مقایسه روش‌های مبتنی بر ارزش و سیاست
  • 12. محدودیت‌های یادگیری تقویتی در سیستم‌های بزرگ
  • 13. نیاز به رویکردهای مقیاس‌پذیر
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 15. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 16. چالش‌های اصلی در MARL
  • 17. عدم ایستایی محیط از دیدگاه عامل
  • 18. تعاملات پیچیده بین عوامل
  • 19. مشکلات هماهنگی و رقابت
  • 20. انواع سناریوهای MARL
  • 21. سناریوهای مشارکتی
  • 22. سناریوهای رقابتی
  • 23. سناریوهای مختلط
  • 24. روش‌های پایه‌ای MARL
  • 25. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 26. یادگیری تقویتی متمرکز
  • 27. روش‌های مبتنی بر عامل مستقل (Independent Learners)
  • 28. مزایا و معایب یادگیری مستقل
  • 29. روش‌های مبتنی بر عامل متمرکز (Centralized Learners)
  • 30. مزایا و معایب یادگیری متمرکز
  • 31. مدل‌های ترکیبی (Centralized Training, Decentralized Execution)
  • 32. مقدمه‌ای بر معماری‌های CTDE
  • 33. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل متمرکز با تابع ارزش مشترک
  • 34. VDA2C: Value Decomposition Networks for Actor-Critic
  • 35. QMIX: Mixing Network for Multi-Agent Reinforcement Learning
  • 36. COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
  • 37. مقایسه QMIX و COMA
  • 38. روش‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر عامل مستقل با شبکه‌های عصبی عمیق
  • 39. DQN برای عامل مستقل
  • 40. Actor-Critic برای عامل مستقل
  • 41. PPO برای عامل مستقل
  • 42. مقایسه روش‌های مستقل با شبکه‌های عمیق
  • 43. چالش‌های مقیاس‌پذیری در MARL
  • 44. افزایش فضای حالت و عمل با تعداد عوامل
  • 45. پیچیدگی تعاملات
  • 46. روش‌های افزایش مقیاس‌پذیری
  • 47. استفاده از معماری‌های شبکه‌ای مؤثر
  • 48. تقسیم وظایف بین عوامل
  • 49. یادگیری سلسله‌مراتبی در MARL
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری سلسله‌مراتبی
  • 51. کاربرد یادگیری سلسله‌مراتبی در MARL
  • 52. روش‌های کاهش فضای عمل
  • 53. گروه‌بندی عوامل
  • 54. خودسازماندهی عوامل
  • 55. چالش‌های کارایی در MARL
  • 56. یافتن سیاست‌های بهینه در زمان واقعی
  • 57. کاهش تأخیر در تصمیم‌گیری
  • 58. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 59. روش‌های بهبود کارایی
  • 60. استفاده از حافظه و تجربه
  • 61. یادگیری فشرده (Compressed Learning)
  • 62. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در MARL
  • 63. کاربرد یادگیری انتقالی در سیستم‌های با ازدحام بالا
  • 64. انتقال دانش بین وظایف مشابه
  • 65. انتقال دانش بین محیط‌های مشابه
  • 66. تکنیک‌های یادگیری انتقالی
  • 67. روش‌های یادگیری تقویتی عمیق برای سیستم‌های با ازدحام بالا
  • 68. Deep Q-Networks (DQN) در MARL
  • 69. Actor-Critic methods in MARL
  • 70. Policy Gradient methods in MARL
  • 71. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) in MARL
  • 72. يادگيري تقويتي مبتني بر مدل (Model-based MARL)
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 74. کاربرد مدل‌سازی محیط در MARL
  • 75. مزایا و معایب روش‌های مبتنی بر مدل
  • 76. روش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل (Model-free MARL)
  • 77. مقایسه روش‌های مبتنی بر مدل و بدون مدل
  • 78. ملاحظات پیاده‌سازی در سیستم‌های واقعی
  • 79. شبیه‌سازی محیط‌های با ازدحام بالا
  • 80. ابزارهای شبیه‌سازی
  • 81. اعتبارسنجی مدل‌های شبیه‌سازی
  • 82. برنامه‌ریزی منابع در سیستم‌های با ازدحام بالا
  • 83. مدیریت ترافیک در شبکه‌های ارتباطی
  • 84. کنترل ازدحام در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 85. کاربرد MARL در رباتیک چندعامله
  • 86. هماهنگی ربات‌ها در انبارها
  • 87. جستجو و نجات با ربات‌های خودمختار
  • 88. کاربرد MARL در سیستم‌های هوشمند شهری
  • 89. مدیریت هوشمند ترافیک شهری
  • 90. بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌های هوشمند
  • 91. کاربرد MARL در اقتصاد و بازارهای مالی
  • 92. معاملات الگوریتمی خودکار
  • 93. مدیریت سبد سهام
  • 94. کاربرد MARL در سیستم‌های توزیع‌شده محاسباتی
  • 95. تخصیص منابع در مراکز داده
  • 96. مدیریت بار در شبکه‌های ابری
  • 97. روش‌های ارزیابی عملکرد در MARL
  • 98. معیارهای اصلی ارزیابی
  • 99. مقایسه با روش‌های پایه
  • 100. تحلیل حساسیت پارامترها

📚 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.