اکسپرس 24
کتاب تحلیل و شبیه‌سازی رفتار عوامل در شبکه‌های مخابراتی با MARL

کتاب تحلیل و شبیه‌سازی رفتار عوامل در شبکه‌های مخابراتی با MARL

تگ‌ها: MARL الگوریتم MARL بهینه سازی شبکه تحلیل رفتار شبکه های مخابراتی شبیه سازی شبکه عوامل هوشمند مدیریت ارتباطات هوش مصنوعی در مخابرات یادگیری تقویتی چندعامله

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 تحلیل و شبیه‌سازی رفتار عوامل در شبکه‌های مخابراتی با MARL

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت ارتباطات فنی در صنعت مخابرات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی
  • 2. شبکه‌های مخابراتی و چالش‌های آن‌ها
  • 3. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 4. معرفی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 5. محیط‌های شبیه‌سازی شبکه‌های مخابراتی
  • 6. معماری شبکه‌های مخابراتی
  • 7. کانال‌های ارتباطی و مدل‌سازی آن‌ها
  • 8. تکنیک‌های نمونه‌برداری ترافیک
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش سیگنال
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در شبکه‌های مخابراتی
  • 12. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 13. الگوریتم‌های DRL برای شبکه‌های مخابراتی
  • 14. Q-Learning
  • 15. Deep Q-Network (DQN)
  • 16. Policy Gradient Methods
  • 17. Actor-Critic Methods
  • 18. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 19. چالش‌های MARL در شبکه‌های مخابراتی
  • 20. مفاهیم هماهنگی و رقابت در MARL
  • 21. الگوریتم‌های MARL برای تخصیص منابع
  • 22. تخصیص توان در شبکه‌های بی‌سیم با MARL
  • 23. مدیریت تداخل در شبکه‌های سلولی با MARL
  • 24. بهینه‌سازی مسیریابی با MARL
  • 25. مدیریت صف در شبکه‌های مخابراتی با MARL
  • 26. کنترل ازدحام با MARL
  • 27. بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های مخابراتی با MARL
  • 28. طراحی پاداش در MARL برای شبکه‌های مخابراتی
  • 29. تکنیک‌های یادگیری انتقالی در MARL
  • 30. استفاده از یادگیری تقویتی برای تخصیص کانال
  • 31. مدیریت دسترسی چندگانه (Multiple Access) با MARL
  • 32. بهینه‌سازی پارامترهای فیزیکی لایه (PHY) با MARL
  • 33. تطبیق مدولاسیون و کدینگ (MCS) با MARL
  • 34. شبیه‌سازی شبکه‌های 5G با MARL
  • 35. شبیه‌سازی شبکه‌های 6G با MARL
  • 36. استفاده از MARL در شبکه‌های IoT
  • 37. کاربرد MARL در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 38. امنیت شبکه‌های مخابراتی و MARL
  • 39. شناسایی و جلوگیری از حملات سایبری با MARL
  • 40. یادگیری تقویتی در شبکه‌های نرم‌افزاری (SDN)
  • 41. MARL برای مدیریت منابع در SDN
  • 42. بهینه‌سازی عملکرد شبکه با استفاده از Information-Centric Networking (ICN) و MARL
  • 43. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL
  • 44. معیارهای ارزیابی عملکرد در شبکه‌های مخابراتی
  • 45. مقایسه الگوریتم‌های MARL مختلف
  • 46. تأثیر پارامترهای شبیه‌سازی بر عملکرد MARL
  • 47. استفاده از یادگیری تقویتی برای مدیریت پهنای باند
  • 48. بهینه‌سازی کیفیت خدمات (QoS) با MARL
  • 49. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MARL
  • 50. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی برای بهبود MARL
  • 51. یادگیری تقویتی در شبکه‌های تأخیر-محور (Latency-sensitive Networks)
  • 52. برنامه‌ریزی منابع در شبکه‌های لبه‌ای (Edge Computing) با MARL
  • 53. شبکه‌های تعریف شده بر اساس نیت (Intent-Based Networking) و MARL
  • 54. استفاده از یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی ترافیک
  • 55. تحلیل پایداری الگوریتم‌های MARL
  • 56. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 57. استفاده از MARL در شبکه‌های وایرلس Mesh
  • 58. بهینه‌سازی شبکه با استفاده از Autoencoders و MARL
  • 59. یادگیری تقویتی برای مدیریت منابع در شبکه‌های خودرویی (VANET)
  • 60. تکنیک‌های یادگیری فعال (Active Learning) در MARL
  • 61. استفاده از MARL در شبکه‌های هوشمند (Smart Grids)
  • 62. بهینه‌سازی تخصیص طیف با MARL
  • 63. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های ارتباطی کوانتومی
  • 64. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در دنیای واقعی
  • 65. آینده یادگیری تقویتی در شبکه‌های مخابراتی

📚 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.