, ,

کتاب ساخت کنترل‌کننده‌های هوشمند با یادگیری تقویتی: از مدل‌سازی کوپمن تا کنترل پیش‌بین اقتصادی (eNMPC)

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ساخت کنترل‌کننده‌های هوشمند با یادگیری تقویتی: از مدل‌سازی کوپمن تا کنترل پیش‌بین اقتصادی (eNMPC)

موضوع کلی: هوش مصنوعی در کنترل فرآیندهای صنعتی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی برای کنترل پیش‌بین پیشرفته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر اتوماسیون و کنترل فرآیندهای صنعتی
  • 2. مروری بر چالش‌های کنترل فرآیندهای پیچیده
  • 3. معرفی روش‌های کنترل کلاسیک و محدودیت‌های آن‌ها
  • 4. هوش مصنوعی در کنترل فرآیند: فرصت‌ها و چالش‌ها
  • 5. یادگیری ماشین برای کنترل فرآیند: یک نگاه کلی
  • 6. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه و کاربردها
  • 7. مبانی یادگیری تقویتی: محیط، عامل، پاداش
  • 8. الگوریتم‌های پایه یادگیری تقویتی: Q-Learning, SARSA
  • 9. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning): DQN, DDPG
  • 10. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی On-Policy و Off-Policy
  • 11. مبانی تئوری سیستم‌های دینامیکی
  • 12. فضاهای حالت و معادلات حالت
  • 13. خطی‌سازی سیستم‌های غیرخطی
  • 14. مدل‌سازی سیستم‌های غیرخطی
  • 15. مقدمه ای بر مدل کوپمن
  • 16. تئوری کوپمن: مفاهیم و کاربردها
  • 17. مزایای استفاده از مدل کوپمن در کنترل
  • 18. تخمین مدل کوپمن از داده
  • 19. روش‌های تخمین مدل کوپمن: DMD, EDMD
  • 20. انتخاب توابع پایه (basis functions) مناسب برای مدل کوپمن
  • 21. معرفی کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
  • 22. اصول MPC: پیش‌بینی، بهینه‌سازی، کنترل
  • 23. فرمول‌بندی مسئله MPC
  • 24. محدودیت‌ها در MPC
  • 25. حل مسائل MPC: روش‌های عددی
  • 26. کنترل پیش‌بین اقتصادی (Economic MPC – eNMPC)
  • 27. تفاوت‌های کلیدی eNMPC با MPC استاندارد
  • 28. فرمول‌بندی مسئله eNMPC
  • 29. مزایای eNMPC در کنترل فرآیندهای صنعتی
  • 30. چالش‌های پیاده‌سازی eNMPC
  • 31. ترکیب یادگیری تقویتی و MPC
  • 32. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی عملکرد MPC
  • 33. یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامترهای MPC
  • 34. یادگیری تقویتی برای جایگزینی MPC
  • 35. معماری کلی سیستم کنترل پیشنهادی
  • 36. نقش مدل کوپمن در سیستم کنترل
  • 37. ادغام مدل کوپمن با یادگیری تقویتی
  • 38. طراحی سیستم پاداش در یادگیری تقویتی
  • 39. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب
  • 40. آموزش عامل یادگیری تقویتی
  • 41. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
  • 42. معرفی واحد جداسازی هوا (ASU)
  • 43. فرآیند جداسازی هوا: اصول و چالش‌ها
  • 44. مدل‌سازی ASU
  • 45. دینامیک ASU
  • 46. اهداف کنترل ASU: بهره‌وری، ایمنی، کیفیت
  • 47. کنترل ASU با استفاده از روش‌های کلاسیک
  • 48. کنترل ASU با استفاده از MPC
  • 49. کنترل ASU با استفاده از eNMPC
  • 50. پیاده‌سازی مدل کوپمن برای ASU
  • 51. تخمین مدل کوپمن از داده‌های ASU
  • 52. انتخاب توابع پایه مناسب برای ASU
  • 53. ادغام مدل کوپمن با eNMPC برای ASU
  • 54. طراحی کنترل‌کننده eNMPC مبتنی بر مدل کوپمن
  • 55. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی eNMPC در ASU
  • 56. طراحی سیستم پاداش برای کنترل ASU
  • 57. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب برای ASU
  • 58. آموزش عامل یادگیری تقویتی برای ASU
  • 59. ارزیابی عملکرد کنترل‌کننده پیشنهادی در ASU
  • 60. مقایسه عملکرد با روش‌های کنترل کلاسیک و MPC
  • 61. تحلیل پایداری سیستم کنترل
  • 62. بررسی حساسیت سیستم کنترل به تغییرات پارامترها
  • 63. مقاوم‌سازی سیستم کنترل
  • 64. کاربرد یادگیری تقویتی در شناسایی خطا و عیب‌یابی در ASU
  • 65. پیاده‌سازی سیستم کنترل در محیط شبیه‌سازی
  • 66. استفاده از نرم‌افزارهای شبیه‌سازی فرآیند
  • 67. اتصال سیستم کنترل به شبیه‌ساز
  • 68. جمع‌آوری داده‌های آموزش از شبیه‌ساز
  • 69. اعتبارسنجی مدل کوپمن با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی
  • 70. بررسی تأثیر نویز و عدم قطعیت در عملکرد سیستم کنترل
  • 71. پیاده‌سازی سیستم کنترل در مقیاس پایلوت
  • 72. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 73. جمع‌آوری داده‌های واقعی از فرآیند
  • 74. به‌روزرسانی مدل کوپمن با استفاده از داده‌های واقعی
  • 75. تنظیم دقیق پارامترهای یادگیری تقویتی
  • 76. ارزیابی عملکرد سیستم کنترل در مقیاس پایلوت
  • 77. ملاحظات ایمنی در کنترل ASU
  • 78. ادغام ملاحظات ایمنی در طراحی سیستم کنترل
  • 79. طراحی سیستم‌های تشخیص و پاسخ به خطا
  • 80. بررسی هزینه-فایده پیاده‌سازی سیستم کنترل پیشنهادی
  • 81. تخمین هزینه‌های پیاده‌سازی و نگهداری
  • 82. تخمین منافع حاصل از بهبود عملکرد
  • 83. تحلیل ریسک و مدیریت ریسک در پیاده‌سازی سیستم کنترل
  • 84. کاربردهای دیگر مدل کوپمن در کنترل فرآیند
  • 85. کاربردهای دیگر یادگیری تقویتی در کنترل فرآیند
  • 86. ترکیب مدل کوپمن و یادگیری تقویتی با سایر روش‌های کنترل
  • 87. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در کنترل فرآیند
  • 88. یادگیری چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning) در کنترل فرآیند
  • 89. آینده یادگیری تقویتی در کنترل فرآیندهای صنعتی
  • 90. چالش‌های پیش رو در توسعه و پیاده‌سازی
  • 91. فرصت‌های جدید در کنترل فرآیند با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 92. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در کنترل فرآیند
  • 93. مسئولیت‌پذیری در قبال عملکرد سیستم کنترل
  • 94. امنیت سایبری در سیستم‌های کنترل هوشمند
  • 95. مباحث پیشرفته در تخمین مدل کوپمن: Non-linear DMD
  • 96. بهینه‌سازی توابع پایه (basis functions optimization)
  • 97. پیاده‌سازی eNMPC با محدودیت‌های احتمالی (chance constraints)
  • 98. بررسی مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری (scalability) سیستم
  • 99. کاربرد یادگیری تقویتی در کنترل سیستم‌های چند متغیره (MIMO)
  • 100. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 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 ساخت کنترل‌کننده‌های هوشمند با یادگیری تقویتی: از مدل‌سازی کوپمن تا کنترل پیش‌بین اقتصادی (eNMPC)”

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

پیمایش به بالا