اکسپرس 24
کتاب از نظریه تا عمل: پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های مدیریت داده واقعی

کتاب از نظریه تا عمل: پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های مدیریت داده واقعی

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی داده پیاده‌سازی MARL سیستم‌های داده کاربرد MARL مدیریت داده 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 از نظریه تا عمل: پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های مدیریت داده واقعی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نظری یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. عوامل، محیط و پاداش در MARL
  • 3. فضای حالت و فضای عمل در MARL
  • 4. هدف‌گذاری و یادگیری سیاست در MARL
  • 5. مدل‌های یادگیری تقویتی تک‌عامله (Single-Agent RL)
  • 6. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش (Value-Based) در RL
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست (Policy-Based) در RL
  • 8. الگوریتم‌های ترکیبی (Actor-Critic) در RL
  • 9. مقدمه‌ای بر سیستم‌های چندعامله (Multi-Agent Systems)
  • 10. تفاوت‌های کلیدی MARL با RL تک‌عامله
  • 11. چالش‌های اصلی در MARL: عدم ایستایی (Non-stationarity)
  • 12. چالش‌های اصلی در MARL: هماهنگی (Coordination)
  • 13. چالش‌های اصلی در MARL: رقابت (Competition)
  • 14. چالش‌های اصلی در MARL: قابلیت تعمیم (Generalization)
  • 15. طبقه‌بندی رویکردهای MARL
  • 16. MARL با عامل مرکزی و منتقدین محیطی (Centralized Training, Decentralized Execution - CTDE)
  • 17. MARL با آموزش و اجرای کاملاً توزیع‌شده (Fully Decentralized)
  • 18. MARL با آموزش و اجرای کاملاً مرکزی (Fully Centralized)
  • 19. روش‌های مبتنی بر ارزش در MARL
  • 20. Q-learning در سیستم‌های چندعامله
  • 21. Deep Q-Networks (DQN) برای MARL
  • 22. Double DQN برای MARL
  • 23. Dueling DQN برای MARL
  • 24. یادگیری سیاست در MARL
  • 25. Policy Gradients در MARL
  • 26. REINFORCE در MARL
  • 27. Actor-Critic در MARL
  • 28. A2C (Advantage Actor-Critic) در MARL
  • 29. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) در MARL
  • 30. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) برای MARL
  • 31. TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient) برای MARL
  • 32. SAC (Soft Actor-Critic) برای MARL
  • 33. روش‌های مبتنی بر بازی (Game Theory) در MARL
  • 34. مقدمه‌ای بر نظریه بازی‌ها
  • 35. بازی‌های هم‌زمان (Simultaneous Games)
  • 36. بازی‌های متوالی (Sequential Games)
  • 37. تعادل نش (Nash Equilibrium)
  • 38. کاربرد نظریه بازی‌ها در MARL
  • 39. بازی‌های تکراری (Repeated Games)
  • 40. بازی‌های پویا (Dynamic Games)
  • 41. یادگیری و انطباق استراتژی در بازی‌های تکراری
  • 42. یادگیری تطبیقی (Adaptive Learning) در MARL
  • 43. مدل‌سازی عامل‌های دیگر (Opponent Modeling)
  • 44. روش‌های یادگیری هماهنگ (Cooperative MARL)
  • 45. وام‌گیری از مفاهیم همکاری در خانواده و جامعه
  • 46. یادگیری مبتنی بر پاداش مشترک (Shared Reward)
  • 47. یادگیری مبتنی بر پاداش تفکیک‌شده (Individual Reward)
  • 48. تکنیک‌های بهبود هماهنگی
  • 49. تکنیک‌های بهبود ارتباط بین عامل‌ها
  • 50. روش‌های یادگیری رقابتی (Competitive MARL)
  • 51. بازی‌های مجموع صفر (Zero-Sum Games)
  • 52. یادگیری مبتنی بر سیاست‌های حریف (Adversarial Policies)
  • 53. یادگیری مبتنی بر شبیه‌سازی حریف (Adversarial Simulation)
  • 54. یادگیری مبتنی بر بازی‌های رقابتی
  • 55. روش‌های یادگیری مختلط (Mixed Cooperative-Competitive MARL)
  • 56. بازی‌های با مجموع غیرصفر (Non-Zero-Sum Games)
  • 57. یادگیری مبتنی بر تعادل‌های بین‌المللی
  • 58. کاربرد MARL در سیستم‌های مدیریت داده
  • 59. معماری سیستم‌های توزیع‌شده برای داده
  • 60. مفاهیم پایگاه داده توزیع‌شده
  • 61. هماهنگی تراکنش‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 62. مدیریت داده با استفاده از MARL
  • 63. بهینه‌سازی تخصیص منابع در سیستم‌های داده
  • 64. بهینه‌سازی مسیریابی داده‌ها
  • 65. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها
  • 66. یادگیری سیاست برای مدیریت جریان داده
  • 67. یادگیری سیاست برای مدیریت کیفیت داده
  • 68. یادگیری سیاست برای تشخیص ناهنجاری داده
  • 69. یادگیری سیاست برای امنیت داده‌ها
  • 70. یادگیری سیاست برای فشرده‌سازی داده‌ها
  • 71. یادگیری سیاست برای تحلیل داده‌های جریانی
  • 72. کاربرد MARL در سیستم‌های پردازش داده
  • 73. پردازش موازی داده‌ها
  • 74. پردازش توزیع‌شده داده‌ها
  • 75. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های پردازش داده
  • 76. بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف در سیستم‌های پردازش داده
  • 77. یادگیری سیاست برای مدیریت حافظه در سیستم‌های پردازش داده
  • 78. یادگیری سیاست برای مدیریت شبکه در سیستم‌های پردازش داده
  • 79. پیاده‌سازی MARL در سیستم‌های واقعی
  • 80. انتخاب چارچوب‌های MARL مناسب
  • 81. انتخاب محیط شبیه‌سازی برای MARL
  • 82. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های آموزشی
  • 83. آموزش عامل‌های MARL
  • 84. ارزیابی عملکرد عامل‌های MARL
  • 85. تست و اعتبارسنجی مدل‌های MARL
  • 86. استقرار مدل‌های MARL در محیط عملیاتی
  • 87. نظارت و نگهداری مستمر مدل‌های MARL
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 89. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL
  • 90. قابلیت اطمینان و استحکام سیستم‌های MARL
  • 91. امنیت در سیستم‌های MARL
  • 92. مسائل اخلاقی در MARL
  • 93. آینده پژوهی در MARL و سیستم‌های داده
  • 94. یادگیری تقویتی عمیق چندعامله (Deep MARL)
  • 95. یادگیری تقویتی federated برای داده‌های توزیع‌شده
  • 96. کاربردهای نوین MARL در مدیریت داده
  • 97. مدل‌سازی رفتار کاربران در سیستم‌های داده
  • 98. پیش‌بینی نیازهای داده‌ای آینده
  • 99. بهینه‌سازی زیرساخت‌های داده با MARL

📚 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.