اکسپرس 24
کتاب کاربرد یادگیری تقویتی بدون مدل در شبکه‌های هوشمند

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی بدون مدل در شبکه‌های هوشمند

تگ‌ها: MARL بهینه‌سازی هوشمند شبکه‌های عصبی شبکه‌های هوشمند کنترل هوشمند مدل‌سازی سیستم‌ها هوش مصنوعی یادگیری تقویتی بدون مدل 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 کاربرد یادگیری تقویتی بدون مدل در شبکه‌های هوشمند

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدل‌های بدون مدل (Model-free RL)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. تابع پاداش و محیط در یادگیری تقویتی
  • 4. عامل و سیاست در یادگیری تقویتی
  • 5. مدل‌سازی فرایند تصمیم‌گیری مارکوف
  • 6. تعریف فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 7. ماتریس انتقال حالت
  • 8. تابع پاداش در MDP
  • 9. مقدار حالت و مقدار بهینه
  • 10. روش‌های ارزیابی سیاست
  • 11. روش مونت کارلو برای ارزیابی سیاست
  • 12. روش تفاضل زمانی (TD) برای ارزیابی سیاست
  • 13. یادگیری سیاست
  • 14. گرادیان سیاست
  • 15. روش Actor-Critic
  • 16. روش‌های مبتنی بر مدل
  • 17. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 18. مدل‌سازی محیط
  • 19. یادگیری مدل محیط
  • 20. استفاده از مدل آموخته شده
  • 21. مزایای یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 22. چالش‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 23. کاربردها در شبکه‌های هوشمند
  • 24. مقدمه بر شبکه‌های هوشمند
  • 25. انواع شبکه‌های هوشمند
  • 26. شبکه‌های توزیع‌شده
  • 27. شبکه‌های سنسور بی‌سیم
  • 28. شبکه‌های ابزار دقیق
  • 29. مدیریت منابع در شبکه‌های هوشمند
  • 30. بهینه‌سازی مصرف انرژی
  • 31. کنترل بار در شبکه‌های هوشمند
  • 32. تعادل بار
  • 33. پایداری شبکه
  • 34. پیش‌بینی خطا و خطا‌یابی
  • 35. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های هوشمند
  • 36. روش‌های یادگیری ماشینی در تشخیص ناهنجاری
  • 37. یادگیری تقویتی برای مدیریت خطا
  • 38. بهینه‌سازی عملکرد شبکه
  • 39. تطبیق‌پذیری شبکه
  • 40. مقیاس‌پذیری شبکه
  • 41. امنیت در شبکه‌های هوشمند
  • 42. مقاومت در برابر حملات
  • 43. رمزنگاری در شبکه‌های هوشمند
  • 44. احراز هویت در شبکه‌های هوشمند
  • 45. حریم خصوصی داده‌ها
  • 46. مطالعات موردی در شبکه‌های هوشمند
  • 47. شبکه‌های برق هوشمند
  • 48. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
  • 49. شبکه‌های ارتباطی هوشمند
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت ترافیک
  • 51. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی مصرف انرژی خانگی
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل رباتیک
  • 53. کاربرد یادگیری تقویتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 54. روش‌های پیشرفته یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 55. یادگیری عمیق تقویتی بدون مدل
  • 56. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
  • 57. یادگیری تقویتی عمیق Q (DQN)
  • 58. یادگیری تقویتی عمیق Actor-Critic
  • 59. روش‌های ترکیبی
  • 60. یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 61. سیستم‌های چند عاملی در شبکه‌های هوشمند
  • 62. همکاری و رقابت در یادگیری تقویتی چند عاملی
  • 63. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 64. چارچوب‌های نرم‌افزاری
  • 65. کتابخانه‌های یادگیری تقویتی
  • 66. شبیه‌سازهای شبکه‌های هوشمند
  • 67. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 68. معیارهای ارزیابی
  • 69. تحلیل حساسیت
  • 70. مقایسه با روش‌های کلاسیک
  • 71. ملاحظات اخلاقی در شبکه‌های هوشمند
  • 72. حریم خصوصی کاربران
  • 73. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 74. مسئولیت‌پذیری سیستم‌های هوشمند
  • 75. تنظیم‌گری در شبکه‌های هوشمند
  • 76. آینده یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند
  • 77. روندهای نوظهور
  • 78. چالش‌های آینده
  • 79. نقش پژوهش‌های آتی
  • 80. جمع‌بندی و چشم‌انداز
  • 81. توسعه الگوریتم‌های کارآمدتر
  • 82. یادگیری تقویتی برای شبکه‌های انرژی پایدار
  • 83. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع آب هوشمند
  • 84. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های سلامت هوشمند
  • 85. یادگیری تقویتی در رباتیک همکار
  • 86. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 87. یادگیری تقویتی برای مدیریت پسماند هوشمند
  • 88. یادگیری تقویتی در شهر هوشمند
  • 89. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های اضطراری هوشمند
  • 90. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ارتباطات ماهواره‌ای
  • 91. یادگیری تقویتی در شبکه‌های ابری هوشمند
  • 92. یادگیری تقویتی برای مدیریت داده‌های بزرگ
  • 93. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شبکه‌های محاسباتی لبه

📚 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.