اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در چارچوب‌های سیستم‌های توزیع اطلاعات جغرافیایی

کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در چارچوب‌های سیستم‌های توزیع اطلاعات جغرافیایی

تگ‌ها: Distributed Systems Edge Computing Explainable AI Federated Learning GeoAI GIS MAPPO MARL Model Deployment Multi-Agent Reinforcement Learning QMIX Ray RLlib Simulation Spatial Data

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 پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله در چارچوب‌های سیستم‌های توزیع اطلاعات جغرافیایی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع اطلاعات جغرافیایی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی: مفاهیم اصلی، Markov Decision Processes و توابع ارزش
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی چندعامله: تعریف عامل، محیط مشترک و چالش‌های هم‌کاری
  • 3. معماری سیستم‌های توزیع اطلاعات جغرافیایی: لایه‌های داده، سرویس‌ها و پروتکل‌های ارتباطی
  • 4. نمایش داده‌های فضایی در محیط‌های یادگیری تقویتی: شبکه‌ها، گراف‌ها و تنسورهای جغرافیایی
  • 5. طراحی فضای حالت و اقدام برای عامل‌های جغرافیایی: مختصات، لایه‌های لایه‌ای و محدودیت‌های توپولوژیک
  • 6. تعریف تابع پاداش برای اهداف توزیع داده: تأخیر، پهنای باند، پوشش و تعادل بار
  • 7. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های شبیه‌سازی جغرافیایی: SUMO، NetLogo، و محیط‌های سفارشی GIS
  • 8. پیاده‌سازی محیط MARL با Gymnasium/PettingZoo برای سناریوهای GIS
  • 9. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزش در MARL: Independent Q-Learning، VDN و QMIX
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر سیاست در MARL: MAPPO، MADDPG و COMA
  • 11. مکانیزم‌های تمرکز و اشتراک‌گذاری اطلاعات: Attention Networks، Graph Neural Networks
  • 12. استفاده از Ray RLlib برای مقیاس‌پذیر کردن آموزش چندعامله
  • 13. پیاده‌سازی QMIX برای تخصیص کانال‌های ارتباطی در شبکه‌های فضایی
  • 14. پیاده‌سازی MAPPO برای مسیریابی چندعامله در سیستم‌های توزیع داده
  • 15. استفاده از PyMARL برای مقایسه الگوریتم‌های پایه در سناریوهای جغرافیایی
  • 16. مدیریت ناهمگامی داده‌ها در محیط‌های توزیع شده: Federated MARL و یادگیری مرکزی-موسوم
  • 17. استراتژی‌های کاوش-استثمار در محیط‌های پویای جغرافیایی: Curiosity، RND و Entropy Regularization
  • 18. ارزیابی کارایی: متریک‌های تأخیر، نرخ تحویل، مصرف انرژی و عدالت توزیع
  • 19. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با Optuna و Ray Tune برای MARL در GIS
  • 20. معماری‌های مبتنی بر گراف برای مدل‌سازی وابستگی‌های فضایی: Graph Attention Networks
  • 21. پیاده‌سازی مکانیزم‌های هم‌سازگاری داده: Consensus Algorithms و Distributed Kalman Filters
  • 22. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری تقویتی چندعامله جغرافیایی: Differential Privacy، Secure Aggregation
  • 23. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در لبه (Edge) و ابری: ONNX، TensorRT و Kubernetes
  • 24. مانیتورینگ و لاگ‌گیری پیشرفته با Prometheus، Grafana و MLflow
  • 25. تست‌های یکپارچه و شبیه‌سازی استرس برای سناریوهای بار بالا
  • 26. مطالعه موردی: توزیع داده‌های ترافیکی در شهر هوشمند با MARL
  • 27. مطالعه موردی: مدیریت پوشش شبکه‌های سنسور فضایی با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 28. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل عمومی با عوامل یادگیری‌کننده
  • 29. توسعه API و SDK برای یکپارچه‌سازی با پلتفرم‌های GIS موجود (ArcGIS، QGIS، GeoServer)
  • 30. استفاده از Docker و Docker Compose برای محیط‌های توسعه و تولید یکسان
  • 31. مدیریت نسخه‌سازی مدل و داده‌ها با DVC و MLflow Projects
  • 32. آموزش تدریجی (Curriculum Learning) برای پیچیدگی‌های جغرافیایی رو به رشد
  • 33. استفاده از Meta-RL برای انطباق سریع با تغییرات توپولوژی شبکه
  • 34. پیاده‌سازی مکانیزم‌های فشرده‌سازی مدل: Quantization، Pruning و Knowledge Distillation
  • 35. ارزیابی پایداری مدل در برابر نویز داده‌های سنجنده‌های جغرافیایی
  • 36. طراحی سیستم‌های خودکار بازآموزی (AutoML) برای به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها
  • 37. تحلیل حساسیت پارامترهای محیط بر عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 38. استفاده از Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) برای تنظیم اولویت‌های کاربران
  • 39. پیاده‌سازی لایه‌های ارتباطی کم‌تاخیر: gRPC، MQTT و WebRTC در محیط MARL
  • 40. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع شده چندعامله
  • 41. استفاده از Digital Twin برای شبیه‌سازی و اعتبارسنجی قبل از استقرار
  • 42. بهینه‌سازی مصرف انرژی در نودهای لبه با یادگیری تقویتی چندعامله
  • 43. طراحی آزمون‌های A/B برای مقایسه استراتژی‌های توزیع داده
  • 44. مستندسازی کد، مدل و پایپ‌لاین با Sphinx، MkDocs و DVC
  • 45. استفاده از CI/CD (GitHub Actions، GitLab CI) برای آموزش و استقرار خودکار
  • 46. مدیریت وابستگی‌های کتابخانه‌ای با Poetry و Conda Environments
  • 47. معرفی مقالات و پیشرفت‌های اخیر MARL در کاربردهای جغرافیایی
  • 48. کارگاه عملی: پیاده‌سازی کامل یک سناریوی توزیع داده از صفر تا تولید
  • 49. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری: از ده‌ها تا هزاران عامل
  • 50. استفاده از Multi-Objective RL برای تعادل بین تأخیر، دقت و هزینه
  • 51. پیاده‌سازی مکانیزم‌های انگیزه‌سازی عاملان: Reward Shaping و Potential-based Rewards
  • 52. تحلیل اثرات توپولوژی شبکه بر همگرایی الگوریتم‌های MARL
  • 53. استفاده از Transfer Learning برای انتقال دانش بین مناطق جغرافیایی متفاوت
  • 54. طراحی داشبورد تعاملی برای نظارت بر عملکرد عاملان در زمان واقعی
  • 55. استفاده از Explainable AI (SHAP، LIME) برای تفسیر تصمیمات عاملان
  • 56. مدیریت داده‌های تاریخی و Replay Bufferهای توزیع شده
  • 57. آموزش موازی با Parameter Server و All-Reduce در محیط‌های کلاستر
  • 58. استفاده از JAX/Flax برای تسریع محاسبات گرادیان در MARL
  • 59. پیاده‌سازی تست‌های واحد و یکپارچه برای کامپوننت‌های یادگیری تقویتی
  • 60. استفاده از Feature Stores (Feast) برای اشتراک‌گذاری ویژگی‌های جغرافیایی
  • 61. بررسی مسائل اخلاقی و قانونی در استقرار سیستم‌های هوشمند جغرافیایی
  • 62. برنامه‌ریزی مسیر یادگیری برای توسعه‌دهندگان و محققان MARL در GIS

📚 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.