کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های توزیع رسانه

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های توزیع رسانه

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع رسانه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه‌های توزیع رسانه
  • 2. ساختار و اجزای شبکه‌های توزیع رسانه
  • 3. معماری شبکه‌های توزیع محتوای رسانه‌ای
  • 4. مسئله مسیریابی در شبکه‌های توزیع رسانه
  • 5. چالش‌های مسیریابی ترافیک ویدئو و رسانه‌ای
  • 6. ویژگی‌های ترافیک رسانه‌ای و تأثیر آن بر مسیریابی
  • 7. تأخیر، پهنای باند و ازدحام در شبکه‌های توزیع رسانه
  • 8. کیفیت سرویس و کیفیت تجربه در توزیع رسانه
  • 9. مدل‌سازی شبکه به‌عنوان محیط یادگیری تقویتی
  • 10. تعریف حالت در مسئله مسیریابی رسانه‌ای
  • 11. تعریف اعمال و فضای تصمیم‌گیری عوامل
  • 12. طراحی تابع پاداش برای مسیریابی رسانه‌ای
  • 13. پاداش چندهدفه برای تأخیر، ازدحام و کیفیت سرویس
  • 14. مدل‌سازی عامل‌ها و نقش آن‌ها در شبکه
  • 15. مشاهده کامل و مشاهده جزئی در شبکه
  • 16. مسئله تصمیم‌گیری مارکوف چندعامله
  • 17. یادگیری تقویتی مستقل برای مسیریابی
  • 18. تفاوت یادگیری مستقل و یادگیری چندعامله
  • 19. محیط‌های همکارانه، رقابتی و ترکیبی
  • 20. هماهنگی عوامل در مسیریابی توزیع‌شده
  • 21. مسئله تخصیص اعتبار در سیستم‌های چندعامله
  • 22. عدم ایستایی محیط در یادگیری چندعامله
  • 23. فضای عمل مشترک و پیچیدگی تصمیم‌گیری
  • 24. یادگیری ارزش در محیط‌های چندعامله
  • 25. Q-Learning چندعامله برای مسیریابی
  • 26. Deep Q-Network چندعامله برای شبکه‌های رسانه‌ای
  • 27. Actor-Critic چندعامله برای تصمیم‌گیری مسیریابی
  • 28. Multi-Agent Actor-Critic در شبکه‌های توزیع رسانه
  • 29. یادگیری متمرکز با اجرای توزیع‌شده
  • 30. روش CTDE در بهینه‌سازی مسیریابی
  • 31. Centralized Training و Decentralized Execution
  • 32. یادگیری چندعامله با اطلاعات محلی
  • 33. اشتراک‌گذاری اطلاعات بین عوامل
  • 34. ارتباط و پیام‌رسانی بین عامل‌ها
  • 35. یادگیری چندعامله مبتنی بر ارتباط
  • 36. هماهنگی مسیرها میان گره‌های شبکه
  • 37. مقابله با انتخاب مسیرهای متداخل
  • 38. یادگیری سیاست مشترک میان عامل‌ها
  • 39. Parameter Sharing در شبکه‌های چندعامله
  • 40. Self-Play و کاربرد آن در بهینه‌سازی شبکه
  • 41. Curriculum Learning برای آموزش عوامل شبکه
  • 42. اکتشاف و بهره‌برداری در مسیریابی چندعامله
  • 43. مدیریت فضای عمل بزرگ در مسیریابی
  • 44. مدیریت Partial Observability در شبکه‌های رسانه‌ای
  • 45. یادگیری مقاوم در برابر تغییرات ترافیک
  • 46. سازگاری آنلاین با تغییر شرایط شبکه
  • 47. مسیریابی تطبیقی بر اساس وضعیت لحظه‌ای شبکه
  • 48. بهینه‌سازی مسیریابی چندمسیره با MARL
  • 49. مسیریابی مبتنی بر کیفیت تجربه کاربر
  • 50. بهینه‌سازی تأخیر انتهابه‌انتها با MARL
  • 51. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند با MARL
  • 52. کنترل و کاهش ازدحام با یادگیری تقویتی
  • 53. بهینه‌سازی Packet Loss در توزیع رسانه
  • 54. بهینه‌سازی Jitter برای جریان‌های رسانه‌ای
  • 55. مدیریت جریان‌های ویدئویی بلادرنگ
  • 56. مسیریابی برای پخش زنده ویدئو
  • 57. مسیریابی برای Video on Demand
  • 58. تطبیق مسیریابی با نرخ بیت ویدئو
  • 59. ارتباط MARL با Adaptive Bitrate Streaming
  • 60. مسیریابی آگاه از کش در شبکه‌های توزیع محتوا
  • 61. هماهنگی مسیریابی و جایابی محتوای رسانه‌ای
  • 62. ترکیب MARL با Edge Computing
  • 63. بهینه‌سازی مسیریابی در شبکه‌های لبه‌ای رسانه
  • 64. مسیریابی در معماری‌های CDN
  • 65. مسیریابی در شبکه‌های توزیع‌شده و چندلایه
  • 66. مدیریت خرابی لینک‌ها و گره‌ها با MARL
  • 67. مسیریابی مقاوم در برابر خطا
  • 68. مدیریت بار و توزیع ترافیک با عوامل چندگانه
  • 69. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MARL در شبکه‌های بزرگ
  • 70. کاهش هزینه محاسباتی آموزش عوامل
  • 71. پایداری و همگرایی در یادگیری چندعامله
  • 72. تنظیم ابرپارامترهای الگوریتم‌های MARL
  • 73. طراحی محیط شبیه‌سازی شبکه برای MARL
  • 74. ساخت سناریوهای ترافیک رسانه‌ای در شبیه‌ساز
  • 75. تولید داده آموزشی و ترافیک شبکه
  • 76. پیاده‌سازی محیط MARL با Python
  • 77. پیاده‌سازی عامل‌های مسیریابی با PyTorch
  • 78. طراحی معماری شبکه عصبی عامل‌ها
  • 79. آموزش چندعامله با تجربه‌های مشترک
  • 80. Replay Buffer در یادگیری چندعامله
  • 81. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 82. معیارهای سنجش کیفیت مسیریابی رسانه‌ای
  • 83. مقایسه MARL با روش‌های کلاسیک مسیریابی
  • 84. مقایسه MARL با روش‌های تک‌عامله
  • 85. تحلیل Trade-off میان کیفیت سرویس و هزینه شبکه
  • 86. آزمایش مقیاس‌پذیری در شبکه‌های مختلف
  • 87. آزمون مقاومت در برابر تغییرات بار شبکه
  • 88. تحلیل Ablation برای اجزای مدل چندعامله
  • 89. طراحی سناریوهای آزمایشی و Benchmark
  • 90. تحلیل نتایج و تفسیر سیاست‌های آموخته‌شده
  • 91. بهینه‌سازی نهایی سیاست مسیریابی
  • 92. استقرار مدل MARL در محیط عملیاتی شبکه
  • 93. چالش‌های استقرار و یادگیری مستمر
  • 94. امنیت و پایداری در مسیریابی مبتنی بر MARL
  • 95. مسائل پژوهشی و مسیرهای آینده در مسیریابی چندعامله رسانه‌ای

📚 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.