سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تولید انرژی زیستی

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تولید انرژی زیستی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 کاربرد یادگیری تقویتی در پیش‌بینی تولید انرژی زیستی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع زیستی پیشرفته

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر یادگیری تقویتی
  • 4. عامل، محیط، حالت، اقدام، پاداش
  • 5. تابع ارزش
  • 6. تابع سیاست
  • 7. مدل محیط
  • 8. هدف یادگیری تقویتی
  • 9. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 10. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 11. یادگیری ترکیبی
  • 12. الگوریتم های کلاسیک یادگیری تقویتی
  • 13. Q-learning
  • 14. SARSA
  • 15. Deep Q-Networks (DQN)
  • 16. Policy Gradients
  • 17. Actor-Critic methods
  • 18. مقدمه ای بر پیش بینی تولید انرژی زیستی
  • 19. انواع انرژی زیستی
  • 20. زیست توده
  • 21. بیوگاز
  • 22. سوخت های زیستی مایع
  • 23. فرآیندهای تولید انرژی زیستی
  • 24. تخمیر
  • 25. گازی شدن
  • 26. احتراق
  • 27. عوامل موثر بر تولید انرژی زیستی
  • 28. نوع ماده اولیه
  • 29. شرایط فرآیند (دما، فشار، pH)
  • 30. میکروارگانیسم ها
  • 31. کاتالیزورها
  • 32. مدل سازی پیش بینی تولید انرژی زیستی
  • 33. مدل های آماری
  • 34. مدل های فیزیکی
  • 35. مدل های یادگیری ماشین
  • 36. چالش های پیش بینی تولید انرژی زیستی
  • 37. عدم قطعیت در ماده اولیه
  • 38. پیچیدگی فرآیند
  • 39. تغییرات محیطی
  • 40. نیاز به پیش بینی دقیق
  • 41. کاربرد یادگیری تقویتی در پیش بینی تولید انرژی زیستی
  • 42. چرا یادگیری تقویتی برای این منظور مناسب است؟
  • 43. قابلیت یادگیری از داده های پویا
  • 44. قابلیت بهینه سازی سیاست ها
  • 45. قابلیت مدیریت عدم قطعیت
  • 46. مراحل کلی اعمال یادگیری تقویتی در پیش بینی تولید انرژی زیستی
  • 47. تعریف مسئله به عنوان یک مسئله یادگیری تقویتی
  • 48. تعریف محیط یادگیری تقویتی
  • 49. تعریف عامل یادگیری تقویتی
  • 50. تعریف حالت (State)
  • 51. متغیرهای ورودی برای پیش بینی
  • 52. ویژگی های ماده اولیه
  • 53. شرایط عملیاتی فرآیند
  • 54. پارامترهای فنی واحد تولید
  • 55. داده های تاریخی تولید
  • 56. متغیرهای محیطی
  • 57. تعریف اقدام (Action)
  • 58. تنظیم پارامترهای فرآیند
  • 59. انتخاب نوع ماده اولیه
  • 60. مدیریت منابع
  • 61. پیش بینی خروجی
  • 62. تعریف پاداش (Reward)
  • 63. میزان تولید انرژی زیستی
  • 64. کیفیت انرژی زیستی
  • 65. هزینه تولید
  • 66. بازدهی فرآیند
  • 67. پایداری
  • 68. تعریف تابع ارزش (Value Function)
  • 69. تعریف تابع سیاست (Policy Function)
  • 70. انتخاب الگوریتم یادگیری تقویتی مناسب
  • 71. Q-learning و انواع آن
  • 72. DQN و معماری های مرتبط
  • 73. Policy Gradient algorithms
  • 74. Actor-Critic methods
  • 75. انتخاب معماری شبکه عصبی (برای یادگیری عمیق)
  • 76. لایه‌های کانولوشنال (CNN)
  • 77. لایه‌های بازگشتی (RNN, LSTM, GRU)
  • 78. لایه‌های تمام متصل (Fully Connected)
  • 79. آموزش عامل یادگیری تقویتی
  • 80. مجموعه داده ها
  • 81. تقسیم داده ها (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
  • 82. تنظیم هایپرپارامترها
  • 83. استراتژی های اکتشاف و بهره برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 84. روش های ارزیابی مدل
  • 85. معیارهای ارزیابی پیش بینی
  • 86. میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 87. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 88. ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 89. ضریب تعیین (R-squared)
  • 90. دقت (Accuracy)
  • 91. قابلیت اطمینان (Reliability)
  • 92. تحلیل حساسیت
  • 93. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 94. مقایسه با سایر روش های پیش بینی
  • 95. کاربردها و مطالعات موردی
  • 96. پیش بینی تولید بیوگاز از هضم بی هوازی
  • 97. بهینه سازی پارامترهای هضم بی هوازی
  • 98. پیش بینی تولید اتانول از تخمیر
  • 99. بهینه سازی شرایط تخمیر
  • 100. پیش بینی تولید بیودیزل از ترانس استریفیکاسیون

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.