دوره یادگیری تقویتی توزیع شده برای بهینه سازی عملکرد شبکه های توزیع محتوا به همراه فلش کارت بر روی فلش مموریجدید

سرفصل های دوره: 1. مقدمه به شبکه های توزیع محتوا (CDN) 2. کاربرد CDN در دنیای امروز 3. چالش های عملکرد در CDNها 4. معرفی یادگیری تقویتی (RL) 5. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی 6. عناصر اصلی RL: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش 7. انواع یادگیری تقویتی: یادگیری با تقویتی، یادگیری بدون تقویتی، یادگیری نیمه تقویتی 8. مبانی بهینه سازی عملکرد 9. معیارهای کلیدی عملکرد CDN: زمان پاسخ، توان عملیاتی، نرخ خطا 10. مفاهیم مربوط به ترافیک شبکه و توزیع آن 11. مفاهیم مربوط به ذخیره سازی کش (Caching) در CDN 12. مقدمه به یادگیری تقویتی توزیع شده (Distributed RL) 13. نیاز به یادگیری تقویتی توزیع شده در CDN 14. تفاوت RL و Distributed RL 15. معماری های رایج Distributed RL 16. الگوریتم های پایه Distributed RL 17. مباحث پیشرفته در Distributed RL 18. کاربرد Distributed RL در مسائل بهینه سازی 19. مقدمه به بهینه سازی عملکرد CDN با RL 20. چالش های خاص بهینه سازی CDN با RL 21. مدل سازی مسئله بهینه سازی CDN به عنوان یک مسئله RL 22. تعریف محیط RL برای CDN 23. تعریف عامل RL برای CDN 24. تعریف فضای حالت برای CDN 25. تعریف فضای عمل برای CDN 26. تعریف تابع پاداش برای CDN 27. انتخاب الگوریتم RL مناسب برای CDN 28. الگوریتم های یادگیری Q-learning برای CDN 29. الگوریتم های Deep Q-Network (DQN) برای CDN 30. الگوریتم های Policy Gradient برای CDN 31. ...