سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد یادگیری تقویتی در MPC برای سیستم‌های غیرخطی و با ابعاد بالا

کتاب کاربرد یادگیری تقویتی در MPC برای سیستم‌های غیرخطی و با ابعاد بالا

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد یادگیری تقویتی در MPC برای سیستم‌های غیرخطی و با ابعاد بالا

موضوع کلی: کنترل پیش بین مدل (MPC)

موضوع میانی: روش‌های یادگیری تقویتی در MPC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 4. تابع ارزش
  • 5. تابع سیاست
  • 6. تفاوت بین یادگیری تقویتی و یادگیری نظارت شده
  • 7. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 8. مدل‌های دینامیکی سیستم
  • 9. بهینه‌سازی در فضای حالت
  • 10. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 11. تعریف MDP
  • 12. عناصر MDP
  • 13. حالت‌ها، عمل‌ها، پاداش‌ها
  • 14. ماتریس انتقال حالت
  • 15. تابع پاداش
  • 16. تعادل در MDP
  • 17. حل MDP
  • 18. الگوریتم‌های مقداردهی ارزش
  • 19. مقداردهی ارزش مبتنی بر ارزش
  • 20. مقداردهی ارزش مبتنی بر سیاست
  • 21. الگوریتم‌های سیاست‌گذاری
  • 22. سیاست‌های گرادیان
  • 23. سیاست‌های اکتشافی
  • 24. کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
  • 25. مبانی MPC
  • 26. مدل سیستم
  • 27. پیش‌بینی رفتار سیستم
  • 28. تابع هزینه
  • 29. حالت‌های هدف
  • 30. محدودیت‌ها
  • 31. فرآیند بهینه‌سازی در MPC
  • 32. مزایای MPC
  • 33. معایب MPC
  • 34. MPC خطی
  • 35. MPC غیرخطی
  • 36. MPC با ابعاد بالا
  • 37. چالش‌های MPC برای سیستم‌های غیرخطی
  • 38. چالش‌های MPC برای سیستم‌های با ابعاد بالا
  • 39. یادگیری تقویتی در MPC
  • 40. ترکیب یادگیری تقویتی و MPC
  • 41. نقش یادگیری تقویتی در MPC
  • 42. بهبود مدل سیستم در MPC با RL
  • 43. یادگیری تابع هزینه در MPC با RL
  • 44. یادگیری سیاست کنترلی در MPC با RL
  • 45. مقایسه RL-MPC با MPC سنتی
  • 46. کاربرد RL-MPC در سیستم‌های غیرخطی
  • 47. کاربرد RL-MPC در سیستم‌های با ابعاد بالا
  • 48. الگوریتم‌های RL-MPC
  • 49. مقداردهی ارزش عمیق (Deep Q-Learning)
  • 50. مقداردهی ارزش عمیق عملگر (Actor-Critic)
  • 51. یادگیری سیاست عمیق (Deep Policy Gradient)
  • 52. الگوریتم‌های پیشرفته RL-MPC
  • 53. یادگیری افزایشی در RL-MPC
  • 54. استراتژی‌های اکتشاف در RL-MPC
  • 55. تنظیم پارامترها در RL-MPC
  • 56. شبیه‌سازی و ارزیابی RL-MPC
  • 57. محیط‌های شبیه‌سازی
  • 58. معیارهای ارزیابی
  • 59. مقایسه با روش‌های دیگر
  • 60. مطالعات موردی RL-MPC
  • 61. رباتیک
  • 62. هوا فضا
  • 63. خودرو
  • 64. صنایع شیمیایی
  • 65. شبکه‌های انرژی
  • 66. سیستم‌های توزیع شده
  • 67. سیستم‌های هوشمند
  • 68. حالت‌های خاص سیستم‌های غیرخطی
  • 69. خطی‌سازی سیستم‌ها
  • 70. پاسخ حالت به حالت
  • 71. مدل‌های مبتنی بر داده
  • 72. یادگیری مدل‌های غیرخطی
  • 73. شبکه‌های عصبی در RL-MPC
  • 74. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 75. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 76. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
  • 77. محدودیت‌های فیزیکی در RL-MPC
  • 78. محدودیت‌های عملیاتی
  • 79. محدودیت‌های ایمنی
  • 80. معماری‌های RL-MPC
  • 81. معماری‌های مرکزی
  • 82. معماری‌های توزیع شده
  • 83. معماری‌های سلسله مراتبی
  • 84. چالش‌های محاسباتی در RL-MPC
  • 85. پیچیدگی محاسباتی
  • 86. زمان واقعی
  • 87. محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 88. روش‌های کاهش پیچیدگی
  • 89. کاهش ابعاد حالت
  • 90. کاهش ابعاد عمل
  • 91. انتخاب ویژگی
  • 92. فشرده‌سازی مدل
  • 93. یادگیری تقویتی در زمان واقعی
  • 94. سازگاری با محیط‌های پویا
  • 95. به‌روزرسانی سیاست در زمان اجرا
  • 96. روش‌های تضمین پایداری در RL-MPC
  • 97. تحلیل پایداری
  • 98. محدودیت‌های تضمینی
  • 99. تحلیل عملکرد
  • 100. بیشینه‌سازی پاداش

📚 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.