کتاب تخصصی یادگیری تقویتی آفلاین برای بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی

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 تخصصی یادگیری تقویتی آفلاین برای بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی

موضوع کلی: دستهٔ جامع

موضوع میانی: یادگیری تقویتی آفلاین برای بهینه‌سازی شبکه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 2. تفاوت یادگیری تقویتی آنلاین و آفلاین
  • 3. مقدمه به بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی
  • 4. مدل‌سازی شبکه به عنوان محیط یادگیری
  • 5. تعریف وضعیت، عمل و پاداش در بهینه‌سازی شبکه
  • 6. مجموعه داده‌های آفلاین: ویژگی‌ها و منابع
  • 7. پیش‌پردازش داده‌های شبکه برای یادگیری تقویتی
  • 8. مفاهیم توزیع رفتار (Behavior Policy) و هدف یادگیری آفلاین
  • 9. الگوریتم Q-تعلم آفلاین (Offline Q-Learning)
  • 10. الگوریتم DQN آفلاین (Offline Deep Q-Network)
  • 11. الگوریتم Conservative Q-Learning (CQL)
  • 12. الگوریتم Batch Constrained Q-learning (BCQ)
  • 13. الگوریتم Implicit Q-Learning (IQL)
  • 14. الگوریتم Value Diffusion (VD)
  • 15. الگوریتم Advantage Weighted Regression (AWR)
  • 16. الگوریتم Decision Transformer برای داده‌های آفلاین
  • 17. بهینه‌سازی سیاست‌ها در محیط‌های شبکه با استفاده از Policy Optimization آفلاین
  • 18. تکنیک‌های regularization برای جلوگیری از overestimation در offline RL
  • 19. ارزیابی سیاست‌های یاد شده بدون تعامل آنلاین (Offline Evaluation)
  • 20. معیارهای عملکرد: cumulative reward, throughput, latency, packet loss
  • 21. شبیه‌سازی محیط شبکه با ابزارهای ns-3, OMNeT++
  • 22. تولید داده‌های آفلاین از شبیه‌سازهای شبکه
  • 23. ادغام ویژگی‌های топولوژی شبکه در نمایش وضعیت
  • 24. استفاده از گراف‌های عصبی (Graph Neural Networks) برای مدل‌سازی شبکه
  • 25. الحاق Constraints از ظرفیت و bandwidth در توابع récompense
  • 26. بهینه‌سازی مسیریابی (Routing) با offline RL
  • 27. بهینه‌سازی تخصیص باند (Bandwidth Allocation) با offline RL
  • 28. بهینه‌سازی کنترل ترافیک (Traffic Control) و مدیریت congestion
  • 29. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دیتاسنترها با offline RL
  • 30. بهینه‌سازی توازن بار (Load Balancing) در شبکه‌های ابری
  • 31. بهینه‌سازی سیاست‌های امنیتی (Security Policies) با offline RL
  • 32. بهینه‌سازی تنظیم پارامترهای پروتکل TCP با offline RL
  • 33. بهینه‌سازی تخصیص منابع در شبکه‌های 5G و Beyond
  • 34. بهینه‌سازی edge computing و تخصیص منابع توزیع‌شده
  • 35. استفاده ازマルتی-اجنت offline RL برای شبکه‌های توزیع‌شده
  • 36. آموزش ایجنت‌های Cooperatif برای بهینه‌سازی شبکه‌های mesh
  • 37. آموزش ایجنت‌های競争ی برای مدیریت تداخل
  • 38. استفاده از transfer learning بین شبکه‌های مختلف
  • 39. تنظیم هیپرپارامترها در offline RL برای بهینه‌سازی شبکه
  • 40. استخراج ویژگی‌های زمان‌دار (temporal) از ترافیک شبکه
  • 41. مدیریت عدم اطمینان و داده‌های آفلاین شلوغ
  • 42. روش‌های تثبیت آموزش در محیط‌های غیرثابت
  • 43. استفاده از مدل‌های uncertain-aware برای تصمیم‌گیری مقاوم
  • 44. بررسی مورد واقعی: بهینه‌سازی داده‌مرکز گوگل
  • 45. بررسی مورد واقعی: بهینه‌سازی شبکه AT&T 4G/5G
  • 46. بررسی مورد واقعی: بهینه‌سازی شبکه Akamai CDN
  • 47. بررسی مورد واقعی: بهینه‌سازی شبکه‌های سنسور IoT
  • 48. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در Python با استفاده از کتابخانه‌های RL (stable-baselines3, offline-rl)
  • 49. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در TensorFlow / PyTorch
  • 50. بهینه‌سازی سرعت آموزش با استفاده از GPU و توزیع‌شده
  • 51. رفع اشکال و troubleshooting در آموزش offline RL
  • 52. ارزیابی حساسیت به تغییرات توپولوژی و الگوهای ترافیک
  • 53. به‌روزرسانی سیاست‌ها در زمان واقعی با استفاده از offline-to-online fine-tuning
  • 54. اخلاق و ملاحظات قانونی در بهینه‌سازی شبکه‌های عمومی
  • 55. دیدگاه آینده: ترکیب offline RL با یادگیری تقویتی meta و یادگیری تقویتی ترکیبی

📚 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.