اکسپرس 24
کتاب طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های زیست‌محیطی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

کتاب طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های زیست‌محیطی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

تگ‌ها: MARL PyTorch TensorFlow الگوریتم‌های MARL بهینه‌سازی توزیع پایش محیط زیست توزیع داده داده کاوی داده‌های زیست‌محیطی سیستم‌های توزیع شبکه‌های حسگر محیط زیست هوش مصنوعی یادگیری تقویتی 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 طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های زیست‌محیطی با رویکرد یادگیری تقویتی چندعامله

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای طراحی سیستم‌های توزیع داده‌های زیست‌محیطی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع داده‌های زیست‌محیطی
  • 2. اهمیت توزیع داده در پایش محیط زیست
  • 3. چالش‌های توزیع داده‌های زیست‌محیطی
  • 4. مروری بر یادگیری تقویتی (RL)
  • 5. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: عامل، محیط، پاداش، حالت
  • 6. تفاوت یادگیری تقویتی با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 7. آشنایی با یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 8. چرا MARL برای سیستم‌های توزیع داده‌های زیست‌محیطی مناسب است؟
  • 9. مدل‌سازی سیستم‌های توزیع داده به عنوان یک مسئله MARL
  • 10. تعریف عوامل در سیستم توزیع داده
  • 11. تعریف محیط در سیستم توزیع داده
  • 12. تعریف حالات (States) در سیستم توزیع داده
  • 13. تعریف اقدامات (Actions) در سیستم توزیع داده
  • 14. تعریف پاداش (Reward) در سیستم توزیع داده
  • 15. الگوریتم‌های پایه MARL: Independent Q-Learning
  • 16. الگوریتم‌های پایه MARL: Value Decomposition Networks
  • 17. الگوریتم‌های پایه MARL: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
  • 18. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 19. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: QMIX
  • 20. الگوریتم‌های پیشرفته MARL: VDN
  • 21. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MARL در سیستم‌های توزیع داده
  • 22. معیارهای ارزیابی: نرخ پوشش، تاخیر، مصرف انرژی
  • 23. شبیه‌سازی سیستم‌های توزیع داده زیست‌محیطی
  • 24. ابزارهای شبیه‌سازی: SUMO, NS-3, OMNeT++
  • 25. پیاده‌سازی MARL با استفاده از کتابخانه‌های پایتون: TensorFlow, PyTorch
  • 26. استفاده از OpenAI Gym برای محیط‌های توزیع داده
  • 27. طراحی یک محیط توزیع داده سفارشی در OpenAI Gym
  • 28. بهینه‌سازی پاداش برای سیستم‌های توزیع داده
  • 29. تکنیک‌های شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)
  • 30. استفاده از یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical RL)
  • 31. یادگیری تقویتی و مدیریت منابع در سیستم‌های توزیع داده
  • 32. MARL برای مسیریابی داده در شبکه‌های حسگر بی‌سیم
  • 33. MARL برای تخصیص پهنای باند در سیستم‌های توزیع داده
  • 34. MARL برای مدیریت حافظه نهان در سیستم‌های توزیع داده
  • 35. استفاده از MARL برای تشخیص و واکنش به رویدادهای غیرمنتظره
  • 36. مدیریت ریسک و عدم قطعیت در سیستم‌های توزیع داده با MARL
  • 37. تطبیق الگوریتم‌های MARL با محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 38. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های توزیع داده با MARL
  • 39. استفاده از MARL برای توزیع داده در شبکه‌های ناهمگن
  • 40. توزیع داده در شبکه‌های با پهنای باند محدود
  • 41. کاربردهای MARL در توزیع داده‌های هواشناسی
  • 42. کاربردهای MARL در توزیع داده‌های آلودگی هوا
  • 43. کاربردهای MARL در توزیع داده‌های منابع آب
  • 44. چالش‌های پیاده‌سازی MARL در مقیاس بزرگ
  • 45. آینده یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های توزیع داده‌های زیست‌محیطی

📚 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.