دوره طراحی هوشمند شبکه های توزیع داده های لرزه نگاری با یادگیری تقویتی چندعامله به همراه فلش کارت بر روی فلش مموریجدید

سرفصل های دوره: 1. مقدمه ای بر شبکه های توزیع داده های لرزه نگاری 2. مفاهیم پایه لرزه نگاری 3. انواع داده های لرزه نگاری 4. اهمیت شبکه های توزیع داده های لرزه نگاری 5. چالش های موجود در شبکه های توزیع داده های لرزه نگاری 6. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی 7. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی 8. عناصر کلیدی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش 9. انواع یادگیری تقویتی: مدل-آزاد، مدل-مبتنی 10. الگوریتم های یادگیری تقویتی: Q-learning, SARSA, Policy Gradients 11. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL) 12. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عامله 13. چالش های MARL: همبستگی بین عامل ها، عدم قطعیت محیط 14. انواع MARL: همکاری، رقابت، مختلط 15. الگوریتم های MARL: MADDPG, QMIX, COMA 16. کاربرد MARL در سیستم های توزیع شده 17. کاربرد MARL در شبکه های مخابراتی 18. کاربرد MARL در سیستم های محاسباتی ابری 19. کاربرد MARL در شبکه های حسگر 20. کاربرد MARL در شبکه های اینترنت اشیا 21. کاربرد MARL در شبکه های توزیع داده های لرزه نگاری 22. اهداف طراحی هوشمند شبکه های توزیع داده های لرزه نگاری 23. بهینه سازی پهنای باند 24. کاهش تاخیر 25. افزایش قابلیت اطمینان 26. مدیریت منابع 27. مقیاس پذیری 28. امنیت 29. قابلیت اطمینان شبکه 30. توزیع بار 31. تعادل بار 32. شناسایی و رفع خطا 33. بازیابی از خطا 34. مدیریت ترافیک 35. پیش بینی ترافیک 36. کنترل ترافیک 37. ...