, ,

کتاب افزایش سودآوری آبزی‌پروری با هوش مصنوعی: کنترل بهینه تغذیه و زمان‌بندی برداشت

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 افزایش سودآوری آبزی‌پروری با هوش مصنوعی: کنترل بهینه تغذیه و زمان‌بندی برداشت

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه تحت عدم قطعیت

موضوع میانی: کاربرد یادگیری ماشین در کنترل و توقف بهینه

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر چالش‌های اقتصادی در صنعت آبزی‌پروری
  • 2. مفهوم تصمیم‌گیری بهینه تحت عدم قطعیت
  • 3. معرفی کنترل بهینه: چه مقدار و چه زمانی؟
  • 4. معرفی توقف بهینه: چه زمانی برداشت کنیم؟
  • 5. چرا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای آبزی‌پروری ضروری است؟
  • 6. مروری بر مقاله الهام‌بخش دوره و اهداف آن
  • 7. مبانی اقتصادی: درآمد، هزینه، سود و ارزش فعلی خالص
  • 8. آشنایی با عدم قطعیت‌ها در آبزی‌پروری: قیمت، رشد، مرگ و میر
  • 9. مقدمه‌ای بر فرآیندهای تصادفی و حرکت براونی
  • 10. اصول برنامه‌ریزی پویا و اصل بهینگی بلمن
  • 11. معرفی معادلات دیفرانسیل تصادفی (SDEs)
  • 12. پیش‌نیازهای ریاضی: حساب دیفرانسیل و انتگرال و جبر خطی
  • 13. ابزارهای نرم‌افزاری دوره: پایتون، تنسورفلو و پای‌تورچ
  • 14. بخش دوم: مدل‌سازی ریاضی سیستم آبزی‌پروری
  • 15. مدل‌سازی رشد بیومس: مدل‌های قطعی مانند ون برتالانفی
  • 16. افزودن عدم قطعیت به مدل رشد: رشد تصادفی
  • 17. مدل‌سازی نرخ مرگ و میر طبیعی و عوامل آن
  • 18. ارتباط بین نرخ تغذیه و نرخ رشد
  • 19. مدل‌سازی هزینه‌های متغیر: هزینه غذا
  • 20. مدل‌سازی هزینه‌های ثابت: نگهداری و نیروی کار
  • 21. مدل‌سازی قیمت بازار: یک فرآیند تصادفی
  • 22. استفاده از حرکت براونی هندسی برای مدل‌سازی قیمت
  • 23. تعریف متغیرهای حالت سیستم: بیومس و قیمت
  • 24. تعریف متغیر کنترل: نرخ تغذیه
  • 25. تعریف تابع هدف: حداکثرسازی سود مورد انتظار
  • 26. فرمول‌بندی نهایی مسئله: ترکیب SDEها و تابع هدف
  • 27. بخش سوم: مبانی نظری کنترل و توقف بهینه
  • 28. تعریف رسمی مسئله کنترل بهینه تصادفی
  • 29. معرفی تابع ارزش (Value Function)
  • 30. معادله همیلتون-جاکوبی-بلمن (HJB) برای کنترل بهینه
  • 31. معادله HJB به عنوان یک معادله دیفرانسیل با مشتقات جزئی (PDE)
  • 32. تعریف رسمی مسئله توقف بهینه تصادفی
  • 33. مسئله توقف بهینه به عنوان یک مسئله مرز آزاد (Free-Boundary Problem)
  • 34. ادغام کنترل و توقف: مسئله مشترک (Joint Problem)
  • 35. معرفی نامساوی متغیره‌ای همیلتون-جاکوبی-بلمن (HJB Variational Inequality)
  • 36. مفهوم ناحیه ادامه (Continuation Region) و ناحیه توقف (Stopping Region)
  • 37. تعیین شرایط مرزی برای مسئله
  • 38. چالش‌های حل تحلیلی معادلات HJB: نفرین ابعاد (Curse of Dimensionality)
  • 39. بخش چهارم: رویکرد کلاسیک: روش تفاضل محدود (Finite-Difference)
  • 40. مقدمه‌ای بر روش‌های عددی برای حل PDEها
  • 41. اصول روش تفاضل محدود (FDM)
  • 42. گسسته‌سازی دامنه زمان و فضا
  • 43. پیاده‌سازی تقریب‌های پیشرو، پسرو و مرکزی
  • 44. ایجاد شبکه (Grid) برای مسئله آبزی‌پروری
  • 45. گسسته‌سازی معادله HJB با استفاده از FDM
  • 46. طرح‌های صریح (Explicit) در مقابل طرح‌های ضمنی (Implicit)
  • 47. بررسی پایداری و همگرایی روش FDM
  • 48. پیاده‌سازی حلگر FDM برای بخش کنترل مسئله
  • 49. نحوه اعمال شرط توقف (مرز آزاد) در چارچوب FDM
  • 50. روش‌های تکراری برای حل سیستم معادلات خطی حاصل
  • 51. تحلیل و بصری‌سازی نتایج FDM: سطح تابع ارزش و سیاست بهینه
  • 52. مزایا و معایب روش تفاضل محدود
  • 53. نفرین ابعاد در عمل: محدودیت‌های FDM برای مسائل پیچیده
  • 54. بخش پنجم: رویکرد نوین: شبکه‌های عصبی فیزیک-آگاه (PINNs)
  • 55. مروری بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 56. توابع فعال‌سازی، وزن‌ها و بایاس‌ها
  • 57. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا و گرادیان کاهشی
  • 58. شبکه‌های عصبی به عنوان تقریب‌زن‌های جهانی توابع
  • 59. معرفی شبکه‌های عصبی فیزیک-آگاه (PINNs)
  • 60. ایده کلیدی PINN: افزودن باقی‌مانده PDE به تابع هزینه
  • 61. نقش مشتق‌گیری خودکار (Automatic Differentiation) در PINNs
  • 62. فرمول‌بندی تابع هزینه برای یک PDE عمومی
  • 63. نحوه اعمال شرایط اولیه و مرزی در تابع هزینه PINN
  • 64. معماری شبکه عصبی برای حل PDEها
  • 65. مزایای PINNها: طبیعت بدون شبکه (Mesh-free) و مقابله با نفرین ابعاد
  • 66. بخش ششم: پیاده‌سازی و کاربرد PINN در آبزی‌پروری
  • 67. استفاده از PINN برای حل معادله HJB کنترل بهینه
  • 68. طراحی تابع هزینه PINN برای معادله HJB مسئله آبزی‌پروری
  • 69. چالش پیاده‌سازی عملگر ماکزیمم (کنترل) در تابع هزینه
  • 70. استفاده از PINN برای حل مسئله مرز آزاد (توقف بهینه)
  • 71. نوآوری کلیدی: فرمول‌بندی نامساوی متغیره‌ای HJB در چارچوب PINN
  • 72. ترکیب هزینه‌های داده، فیزیک و شرایط مرزی
  • 73. آموزش شبکه PINN برای مسئله مشترک کنترل و توقف
  • 74. استخراج سیاست کنترل بهینه (تغذیه) از شبکه آموزش‌دیده
  • 75. استخراج مرز توقف بهینه (برداشت) از شبکه آموزش‌دیده
  • 76. راهنمای عملی کدنویسی: پیاده‌سازی مسئله در تنسورفلو/پای‌تورچ
  • 77. نمونه‌برداری از نقاط در دامنه (Collocation Points)
  • 78. تنظیم هایپرپارامترهای شبکه PINN
  • 79. ارزیابی عملکرد و دقت مدل PINN
  • 80. مقایسه نتایج به‌دست‌آمده از PINN و FDM
  • 81. تحلیل مقایسه‌ای سرعت محاسباتی و مقیاس‌پذیری
  • 82. تحلیل حساسیت: تاثیر تغییرات نوسانات قیمت بر سیاست بهینه
  • 83. تحلیل حساسیت: تاثیر عدم قطعیت در رشد بر تصمیمات
  • 84. شبیه‌سازی یک سناریوی کامل: از پرورش تا برداشت با سیاست بهینه
  • 85. بخش هفتم: نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده
  • 86. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی و دستاوردهای دوره
  • 87. تفسیر نتایج: پیامدهای عملی برای مدیران مزارع آبزی‌پروری
  • 88. راهنمای تبدیل مدل تئوری به یک ابزار تصمیم‌یار عملی
  • 89. محدودیت‌های رویکرد مبتنی بر PINN
  • 90. موضوعات پیشرفته: در نظر گرفتن چندین گونه آبزی
  • 91. موضوعات پیشرفته: مدل‌سازی اثرات زیست‌محیطی
  • 92. چشم‌انداز آینده: کنترل بهینه در زمان واقعی (Real-time)
  • 93. خلاصه تفاوت‌های بنیادی بین رویکردهای کلاسیک و مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 94. پروژه نهایی: طراحی و حل یک مسئله بهینه‌سازی سفارشی
  • 95. جمع‌بندی نهایی و ادامه مسیر یادگیری

📚 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 افزایش سودآوری آبزی‌پروری با هوش مصنوعی: کنترل بهینه تغذیه و زمان‌بندی برداشت”

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

پیمایش به بالا