اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در پلتفرم‌های داده‌های زمین‌شناسی

کتاب پیاده‌سازی یادگیری تقویتی چندعامله در پلتفرم‌های داده‌های زمین‌شناسی

تگ‌ها: cloud deployment collaborative feedback design data preprocessing distributed marl earth science simulation feature engineering game-theoretic frameworks geospatial data platforms model monitoring multi-agent reinforcement learning policy optimization real-time data pipelines scenario-based evaluation simulation environments value-based learning

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 یادگیری تقویتی چندعامله در پلتفرم‌های داده‌های زمین‌شناسی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های علمی زمین‌شناسی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نظری یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 2. فریم‌ورک‌های اصلی MARL: AEA، MADDPG، QMIX و variants
  • 3. بازی‌های توزیعی و مفهوم بازی‌های نازی در MARL
  • 4. طراحی عملگرهای سیاست‌گذاری برای عوامل همگرا
  • 5. طراحی عملگرهای ارزش‌گذاری برای یادگیری چندعامله
  • 6. روش‌های یادگیری همزمان چندعامله (SIMA)
  • 7. همگرایی شبکه‌های عصبی در MARL
  • 8. مدیریت تجربه برای یادگیری توزیع‌شده در MARL
  • 9. مفهوم پلتفرم‌های داده‌های زمین‌شناسی (Geospatial Data Platforms)
  • 10. معماری‌های داده‌های مکانی: موقعیت‌ها، لایه‌ها و زنجیره‌های داده‌ها
  • 11. رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) در پلتفرم‌های داده‌های زمین‌شناسی
  • 12. استانداردهای داده‌های زمین‌شناسی: GeoJSON، NetCDF، HDF5
  • 13. پیش‌پردازش داده‌های زمین‌شناسی برای ورودی‌های الگوریتم‌های MARL
  • 14. استخراج ویژگی‌های مکانی و زمینه‌ای به عنوان وضعیت‌های یادگیری
  • 15. مدیریت لایه‌های داده‌ها و استراتژی‌های ذخیره‌سازی پلتفرم‌ها
  • 16. فرآیندهای استقرار داده‌ها در زمان واقعی در پلتفرم‌های زمین‌شناسی
  • 17. ارتباط MARL با استنتاج احتمالاتی برای داده‌های زمین‌شناسی
  • 18. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل با استفاده از رویدادهای داده‌های زمین‌شناسی
  • 19. تکنیک‌های توزیع داده‌ها: parquet، شاخص‌های داده‌ها و بارگیری‌های جزئی
  • 20. اجرای الگوریتم‌های MARL بر روی فریم‌ورک‌های توزیع‌شده (Ray، Dask، Spark)
  • 21. ادغام MARL با کتابخانه‌های پردازش داده‌ها (xarray، rasterio)
  • 22. طراحی معیارهای ارزیابی عملکرد برای سناریوهای زمین‌شناسی
  • 23. ساخت سناریوهای شبیه‌سازی داده‌های زمین‌شناسی (فوران، زلزله، آب و هوا)
  • 24. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای سناریوهای چندعامله زمین‌شناسی
  • 25. معماری‌های محاسباتی ابری برای MARL (AWS، Azure، GCP)
  • 26. استقرار مدل‌های MARL در محیط‌های ابری و مدیریت منابع
  • 27. ابزارهای استخراج، تبدیل و بارگیری (ETL) برای داده‌های زمین‌شناسی
  • 28. نظارت بر کیفیت داده‌ها و فرآیندهای به‌روزرسانی خودکار
  • 29. تنظیمات پیشرفته MARL: یادگیری مبادله‌ای، بازخورد نرم و انعطاف‌پذیر
  • 30. روش‌های بهینه‌سازی MARL با استفاده از داده‌های زمین‌شناسی
  • 31. مدیریت خاطره و یادگیری تکاملی در MARL
  • 32. استفاده از MARL برای پیش‌بینی چندفاکتوری در زمینه‌های زمین‌شناسی
  • 33. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل با در نظر گرفتن محدودیت‌های فیزیکی
  • 34. طراحی سناریوهای بازخوردهای مشترک بین عوامل برای ارزیابی توزیع‌شده
  • 35. اندازه‌گیری عملکرد MARL در داده‌های زمین‌شناسی: مقیاس‌های ارزیابی و گزارش‌دهی
  • 36. ابزارهای پردازش داده‌های زمین‌شناسی (GDAL، PROJ)
  • 37. طراحی معماری‌های داده‌های زمین‌شناسی که MARL را پشتیبانی می‌کنند
  • 38. استفاده از فریم‌ورک‌های یادگیری تقویتی (Stable Baselines3) در MARL
  • 39. تطبیق MARL با کتابخانه‌های هوش مصنوعی زمین‌شناسی (Geopandas، xarray)
  • 40. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای پیش‌بینی آب و هوا
  • 41. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای مدل‌سازی فوران‌ها
  • 42. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای شناسایی زلزله
  • 43. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای نقشه‌برداری زمین‌شناسی
  • 44. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای مدیریت منابع
  • 45. استفاده از فرآیندهای داده‌های ابری (Dataflow) برای یادگیری MARL در زمان واقعی
  • 46. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای سناریوهای چندرسانه‌ای
  • 47. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای تفسیر داده‌های زمین‌شناسی
  • 48. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع‌شده
  • 49. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای نظارت بر کیفیت داده‌ها
  • 50. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای تحلیل حساسیت
  • 51. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای آموزش مدل‌های MARL در زمان واقعی
  • 52. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای استقرار مدل‌ها در پلتفرم‌های زمین‌شناسی
  • 53. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای تحلیل‌های پیش‌بینی
  • 54. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای تحلیل‌های پس از رویداد
  • 55. طراحی بازخوردهای مشترک بین عوامل برای تحلیل‌های پشتیبان‌گیری

📚 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.