, ,

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه هوشمند ساختمان

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه هوشمند ساختمان

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انرژی در ساختمان‌ها

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های هوشمند ساختمان
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 4. معرفی عامل‌ها در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 5. فضای حالت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 6. فضای عمل در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 7. تابع پاداش در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 8. مدل‌های همکاری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 9. مدل‌های رقابتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 10. مدل‌های ترکیبی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 11. خانواده الگوریتم‌های Q-Learning
  • 12. الگوریتم‌های Deep Q-Network (DQN)
  • 13. توسعه DQN برای مسائل چندعامله
  • 14. الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 15. توسعه Actor-Critic برای مسائل چندعامله
  • 16. الگوریتم‌های Policy Gradient
  • 17. توسعه Policy Gradient برای مسائل چندعامله
  • 18. مفاهیم بازی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 19. بازی با مجموع صفر
  • 20. بازی با مجموع غیرصفر
  • 21. تعادل نش
  • 22. یادگیری تقویتی با عامل‌های مستقل
  • 23. چالش‌های هماهنگی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 24. چالش‌های عدم قطعیت در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 25. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 26. نقشه‌برداری از فضای حالت و عمل
  • 27. توابع ارزش‌گذاری برای عامل‌های چندگانه
  • 28. روش‌های یادگیری از مشاهدات مشترک
  • 29. روش‌های یادگیری از مشاهدات مجزا
  • 30. یادگیری تقویتی متمرکز و غیرمتمرکز
  • 31. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای عامل‌های چندگانه
  • 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنال در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 34. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 35. مدل‌سازی رفتار عامل‌های دیگر
  • 36. پیش‌بینی اقدامات عامل‌های همکار
  • 37. پیش‌بینی اقدامات عامل‌های رقیب
  • 38. تشخیص نوع تعامل عامل‌ها
  • 39. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل انرژی ساختمان
  • 40. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های تهویه مطبوع
  • 41. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های روشنایی
  • 42. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های گرمایش و سرمایش
  • 43. مدیریت تقاضای بار در ساختمان‌های هوشمند
  • 44. تخصیص منابع انرژی به صورت بهینه
  • 45. پیش‌بینی تولید انرژی تجدیدپذیر در ساختمان
  • 46. ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر
  • 47. مدیریت باتری‌های ذخیره‌ساز انرژی
  • 48. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت مصرف آب
  • 49. بهینه‌سازی استفاده از آب در سیستم‌های آبیاری
  • 50. بهینه‌سازی استفاده از آب در تجهیزات بهداشتی
  • 51. پیش‌بینی نیاز به آب در بخش‌های مختلف ساختمان
  • 52. مدیریت هوشمند فاضلاب
  • 53. کاربرد یادگیری تقویتی در ایمنی و امنیت ساختمان
  • 54. تشخیص نفوذ و تهدیدات امنیتی
  • 55. مدیریت هوشمند درب‌ها و پنجره‌ها
  • 56. سیستم‌های هشدار اضطراری هوشمند
  • 57. کنترل دسترسی هوشمند
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی در آسایش ساکنین
  • 59. تنظیم خودکار دما و رطوبت
  • 60. تنظیم خودکار روشنایی
  • 61. بهینه‌سازی کیفیت هوای داخلی
  • 62. پیش‌بینی ترجیحات ساکنین
  • 63. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیری تقویتی
  • 64. معیارهای ارزیابی عملکرد در مسائل چندعامله
  • 65. شبیه‌سازی محیط ساختمان هوشمند
  • 66. ابزارهای شبیه‌سازی برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 67. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی چندعامله
  • 68. چارچوب‌های نرم‌افزاری برای یادگیری تقویتی چندعامله
  • 69. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 70. ملاحظات اخلاقی در کاربرد یادگیری تقویتی
  • 71. حریم خصوصی داده‌ها در ساختمان‌های هوشمند
  • 72. امنیت سایبری سیستم‌های هوشمند ساختمان
  • 73. استانداردهای ارتباطی در شبکه‌های هوشمند ساختمان
  • 74. پروتکل‌های ارتباطی MQTT و CoAP
  • 75. سیستم‌های مدیریت ساختمان (BMS)
  • 76. ادغام یادگیری تقویتی با BMS
  • 77. آینده یادگیری تقویتی در شبکه‌های هوشمند ساختمان
  • 78. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 79. کاربردهای نوآورانه
  • 80. نقش یادگیری تقویتی در ساختمان‌های پایدار
  • 81. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی چندعامله
  • 82. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش پراکنده
  • 83. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش مخدوش
  • 84. یادگیری تقویتی چندعامله با پاداش متقابل
  • 85. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های ناهمگن
  • 86. یادگیری تقویتی چندعامله با عامل‌های با حافظه محدود
  • 87. یادگیری تقویتی چندعامله در محیط‌های پویا
  • 88. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی گروهی
  • 89. یادگیری تقویتی چندعامله با رویکرد بازی‌سازی
  • 90. یادگیری تقویتی چندعامله برای کشف قوانین
  • 91. یادگیری تقویتی چندعامله برای یادگیری مبتنی بر مدل
  • 92. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری انتقال
  • 93. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری فدرال
  • 94. یادگیری تقویتی چندعامله با یادگیری تقویتی عمیق توزیع‌شده
  • 95. یادگیری تقویتی چندعامله برای کنترل ربات‌های همکار
  • 96. یادگیری تقویتی چندعامله برای مدیریت ترافیک هوشمند
  • 97. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 98. یادگیری تقویتی چندعامله برای سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 99. یادگیری تقویتی چندعامله برای شبکه‌های توزیع‌شده انرژی
  • 100. یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی منابع محاسباتی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاربرد یادگیری تقویتی چندعامله در شبکه هوشمند ساختمان”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا