سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی و کنترل پیش‌بین مدل توزیع شده

کتاب یادگیری تقویتی و کنترل پیش‌بین مدل توزیع شده

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 یادگیری تقویتی و کنترل پیش‌بین مدل توزیع شده

موضوع کلی: کنترل پیش بین مدل (MPC)

موضوع میانی: کنترل پیش‌بین مدل توزیع شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 2. فصل دوم: مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. فصل سوم: مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 4. فصل چهارم: تابع ارزش و تابع بهینه عمل
  • 5. فصل پنجم: الگوریتم‌های ارزش‌گذاری و بهبود سیاست
  • 6. فصل ششم: یادگیری بدون مدل: Q-Learning
  • 7. فصل هفتم: یادگیری بدون مدل: SARSA
  • 8. فصل هشتم: یادگیری با مدل: Value Iteration
  • 9. فصل نهم: یادگیری با مدل: Policy Iteration
  • 10. فصل دهم: سیاست‌های گرادیان
  • 11. فصل یازدهم: الگوریتم‌های Actor-Critic
  • 12. فصل دوازدهم: Deep Q-Networks (DQN)
  • 13. فصل سیزدهم: پیشرفت‌های DQN
  • 14. فصل چهاردهم: الگوریتم‌های Actor-Critic پیشرفته
  • 15. فصل پانزدهم: یادگیری تقویتی عمیق برای محیط‌های پیوسته
  • 16. فصل شانزدهم: یادگیری تقویتی بازی
  • 17. فصل هفدهم: یادگیری تقویتی رباتیک
  • 18. فصل هجدهم: یادگیری تقویتی در توصیه‌گرها
  • 19. فصل نوزدهم: یادگیری تقویتی در بازی‌های خودکار
  • 20. فصل بیستم: یادگیری تقویتی در تشخیص پزشکی
  • 21. فصل بیست و یکم: مقدمه‌ای بر کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
  • 22. فصل بیست و دومم: اصول MPC
  • 23. فصل بیست و سوم: مدل‌سازی سیستم دینامیکی
  • 24. فصل بیست و چهارم: بهینه‌سازی در MPC
  • 25. فصل بیست و پنجم: پیش‌بینی مسیر آینده
  • 26. فصل بیست و ششم: قیدها در MPC
  • 27. فصل بیست و هفتم: کنترل‌کننده مدل پیش‌بین خطی (LMPC)
  • 28. فصل بیست و هشتم: MPC برای سیستم‌های غیرخطی
  • 29. فصل بیست و نهم: MPC با موانع
  • 30. فصل سی‌ام: MPC با عدم قطعیت
  • 31. فصل سی و یکم: MPC توزیع شده
  • 32. فصل سی و دوم: معماری‌های MPC توزیع شده
  • 33. فصل سی و سوم: ارتباط MPC توزیع شده و یادگیری تقویتی
  • 34. فصل سی و چهارم: ترکیب یادگیری تقویتی و MPC
  • 35. فصل سی و پنجم: یادگیری تقویتی برای یادگیری مدل در MPC
  • 36. فصل سی و ششم: یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی در MPC
  • 37. فصل سی و هفتم: MPC مبتنی بر یادگیری تقویتی برای رباتیک
  • 38. فصل سی و هشتم: MPC مبتنی بر یادگیری تقویتی برای سیستم‌های قدرت
  • 39. فصل سی و نهم: MPC مبتنی بر یادگیری تقویتی برای خودروهای خودران
  • 40. فصل چهلم: MPC مبتنی بر یادگیری تقویتی برای شبکه‌های مخابراتی
  • 41. فصل چهل و یکم: مفاهیم پیشرفته یادگیری تقویتی
  • 42. فصل چهل و دوم: یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
  • 43. فصل چهل و سوم: الگوریتم‌های MARL
  • 44. فصل چهل و چهارم: هماهنگی در MARL
  • 45. فصل چهل و پنجم: رقابت در MARL
  • 46. فصل چهل و ششم: همکاری در MARL
  • 47. فصل چهل و هفتم: یادگیری تقویتی با پاداش پراکنده
  • 48. فصل چهل و هشتم: یادگیری تقویتی از طریق شبیه‌سازی
  • 49. فصل چهل و نهم: انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی
  • 50. فصل پنجاهم: یادگیری تقویتی مداوم
  • 51. فصل پنجاه و یکم: یادگیری تقویتی با پاداش غیرقطعی
  • 52. فصل پنجاه و دوم: یادگیری تقویتی با حالت‌های مشاهده‌ناپذیر
  • 53. فصل پنجاه و سوم: یادگیری تقویتی با زمان‌بندی متغیر
  • 54. فصل پنجاه و چهارم: مفاهیم پیشرفته کنترل پیش‌بین مدل
  • 55. فصل پنجاه و پنجم: MPC سازگار
  • 56. فصل پنجاه و ششم: MPC تطبیقی
  • 57. فصل پنجاه و هفتم: MPC با تعهد پذیری
  • 58. فصل پنجاه و هشتم: MPC مبتنی بر عدم قطعیت پویا
  • 59. فصل پنجاه و نهم: MPC برای سیستم‌های توزیع شده با ارتباطات محدود
  • 60. فصل شصتم: MPC توزیع شده با کنترل‌کننده مرکزی
  • 61. فصل شصت و یکم: MPC توزیع شده با هماهنگ‌کننده
  • 62. فصل شصت و دوم: MPC توزیع شده همتا به همتا
  • 63. فصل شصت و سوم: MPC توزیع شده با عدم قطعیت مشترک
  • 64. فصل شصت و چهارم: یادگیری تقویتی برای کاهش پیچیدگی MPC
  • 65. فصل شصت و پنجم: یادگیری تقویتی برای تخمین موثرتر مدل
  • 66. فصل شصت و ششم: یادگیری تقویتی برای تنظیم پارامترهای MPC
  • 67. فصل شصت و هفتم: یادگیری تقویتی برای مدیریت قیدها در MPC
  • 68. فصل شصت و هشتم: یادگیری تقویتی برای انتخاب استراتژی در MPC
  • 69. فصل شصت و نهم: یادگیری تقویتی برای افزایش مقیاس‌پذیری MPC
  • 70. فصل هفتادم: بررسی اجمالی ترکیب RL و MPC توزیع شده
  • 71. فصل هفتاد و یکم: چارچوب‌های نظری برای ترکیب RL و MPC
  • 72. فصل هفتاد و دوم: چالش‌های پیاده‌سازی ترکیب RL و MPC
  • 73. فصل هفتاد و سوم: ارزیابی عملکرد سیستم‌های ترکیبی
  • 74. فصل هفتاد و چهارم: کاربردهای پیشرفته ترکیب RL و MPC
  • 75. فصل هفتاد و پنجم: یادگیری تقویتی و MPC برای هوش مصنوعی توزیع شده
  • 76. فصل هفتاد و ششم: یادگیری تقویتی و MPC برای سیستم‌های سایبر-فیزیکی
  • 77. فصل هفتاد و هفتم: یادگیری تقویتی و MPC برای اینترنت اشیاء
  • 78. فصل هفتاد و هشتم: یادگیری تقویتی و MPC برای شبکه‌های ربات هوشمند
  • 79. فصل هفتاد و نهم: آینده یادگیری تقویتی و کنترل پیش‌بین مدل توزیع شده
  • 80. فصل هشتادم: تحقیقات جاری در تقاطع RL و MPC
  • 81. فصل هشتاد و یکم: روندهای نوظهور در RL و MPC
  • 82. فصل هشتاد و دوم: مسائل باز و چالش‌های آینده
  • 83. فصل هشتاد و سوم: توصیه‌ها برای پژوهشگران
  • 84. فصل هشتاد و چهارم: ابزارها و چارچوب‌های یادگیری تقویتی
  • 85. فصل هشتاد و پنجم: ابزارها و چارچوب‌های کنترل پیش‌بین مدل
  • 86. فصل هشتاد و ششم: شبیه‌سازهای مورد استفاده در RL و MPC
  • 87. فصل هشتاد و هفتم: مجموعه داده‌ها برای آموزش و ارزیابی
  • 88. فصل هشتاد و هشتم: معیارهای ارزیابی در RL
  • 89. فصل هشتاد و نهم: معیارهای ارزیابی در MPC
  • 90. فصل نودم: معیارهای ارزیابی در سیستم‌های ترکیبی RL و MPC
  • 91. فصل نود و یکم: موارد مطالعاتی موفق از ترکیب RL و MPC
  • 92. فصل نود و دوم: موارد مطالعاتی ناموفق و درس‌های آموخته شده
  • 93. فصل نود و سوم: اخلاق در یادگیری تقویتی و کنترل پیش‌بین مدل
  • 94. فصل نود و چهارم: ملاحظات امنیتی در سیستم‌های ترکیبی
  • 95. فصل نود و پنجم: حریم خصوصی و ملاحظات داده‌ای
  • 96. فصل نود و ششم: آموزش و پرورش در زمینه RL و MPC
  • 97. فصل نود و هفتم: نقش جامعه در توسعه RL و MPC
  • 98. فصل نود و هشتم: نوآوری در تقاطع RL و MPC
  • 99. فصل نود و نهم: دیدگاه‌های آینده‌نگر برای RL و MPC
  • 100. فصل صدم: جمع‌بندی و چشم‌انداز کلی

📚 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.