سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت مصرف انرژی در سیستم‌های حمل و نقل ملی

کتاب یادگیری تقویتی عمیق برای مدیریت مصرف انرژی در سیستم‌های حمل و نقل ملی

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 عمیق برای مدیریت مصرف انرژی در سیستم‌های حمل و نقل ملی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت حمل و نقل هوشمند در مقیاس ملی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری تقویتی
  • 2. مفاهیم عامل و محیط
  • 3. تابع پاداش و حالت
  • 4. مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 5. یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 6. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 7. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 8. الگوریتم‌های SARSA
  • 9. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 12. یادگیری عمیق برای یادگیری تقویتی
  • 13. شبکه‌های عصبی عمیق Q (DQN)
  • 14. بهینه‌سازی DQN
  • 15. Double DQN
  • 16. Prioritized Experience Replay
  • 17. Dueling DQN
  • 18. Actor-Critic Methods
  • 19. Policy Gradients
  • 20. vantagem Actor-Critic
  • 21. A2C (Advantage Actor-Critic)
  • 22. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
  • 23. TRPO (Trust Region Policy Optimization)
  • 24. PPO (Proximal Policy Optimization)
  • 25. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
  • 26. Normalized Advantage Functions (NAF)
  • 27. Soft Actor-Critic (SAC)
  • 28. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 29. Exploration Strategies
  • 30. Intrinsic Motivation
  • 31. Curiosity-Driven Learning
  • 32. Meta-Learning for Reinforcement Learning
  • 33. Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • 34. Decentralized MARL
  • 35. Centralized MARL
  • 36. Cooperative MARL
  • 37. Competitive MARL
  • 38. Mixed MARL
  • 39. کاربردها در مدیریت انرژی
  • 40. مدل‌سازی سیستم‌های حمل و نقل
  • 41. تعریف مسئله مدیریت مصرف انرژی
  • 42. نمایندگی حالت در سیستم حمل و نقل
  • 43. طراحی تابع پاداش برای مدیریت انرژی
  • 44. بهینه‌سازی مصرف سوخت در خودروها
  • 45. کنترل ترافیک هوشمند
  • 46. مدیریت مصرف انرژی در شبکه‌های توزیع برق
  • 47. بهینه‌سازی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی
  • 48. پیش‌بینی تقاضای انرژی در حمل و نقل
  • 49. بهینه‌سازی مسیر در حمل و نقل عمومی
  • 50. مدیریت مصرف انرژی در ناوگان حمل و نقل
  • 51. طراحی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای حمل و نقل
  • 52. پیاده‌سازی DQN برای کنترل ترافیک
  • 53. استفاده از Actor-Critic برای بهینه‌سازی مصرف سوخت
  • 54. کاربرد MARL در هماهنگی ناوگان
  • 55. یادگیری سیاست‌های بهینه برای مدیریت انرژی
  • 56. شبیه‌سازی و ارزیابی عملکرد
  • 57. معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم
  • 58. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 59. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 60. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 61. چالش‌های پیاده‌سازی در سیستم‌های واقعی
  • 62. ملاحظات امنیتی و پایداری
  • 63. اصول مهندسی نرم‌افزار در سیستم‌های هوشمند
  • 64. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری عمیق
  • 65. کتابخانه‌های مرتبط (TensorFlow, PyTorch)
  • 66. مقدمه‌ای بر مفاهیم اقتصاد انرژی
  • 67. تعریف بهینه‌سازی اقتصادی
  • 68. کاربرد نظریه بازی‌ها در اقتصاد
  • 69. مبانی مدیریت ریسک در سیستم‌های انرژی
  • 70. تحلیل هزینه-فایده در پروژه‌های انرژی
  • 71. مقدمه‌ای بر آیین‌نامه‌های ملی انرژی
  • 72. قوانین و مقررات مربوط به حمل و نقل
  • 73. استانداردهای مصرف انرژی در خودروها
  • 74. چارچوب‌های قانونی حفاظت از زیرساخت‌های انرژی
  • 75. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی
  • 76. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودکار
  • 77. شفافیت در الگوریتم‌های تصمیم‌گیری
  • 78. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های هوشمند
  • 79. ملاحظات اجتماعی و اقتصادی پیاده‌سازی
  • 80. تأثیر بر اشتغال و نیروی کار
  • 81. توسعه پایدار و انرژی پاک
  • 82. نقش فناوری در تحقق اهداف ملی
  • 83. آینده‌پژوهی در حوزه انرژی و حمل و نقل
  • 84. چشم‌انداز فناوری‌های نوین
  • 85. همکاری‌های بین‌المللی در حوزه انرژی
  • 86. بررسی تجربیات موفق جهانی
  • 87. تدوین راهبردهای بومی‌سازی فناوری
  • 88. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
  • 89. ترویج فرهنگ بهره‌وری انرژی
  • 90. سیاست‌گذاری‌های حمایتی دولت
  • 91. مدل‌های کسب‌وکار نوین در حوزه انرژی
  • 92. پژوهش‌های آتی و زمینه‌های توسعه

📚 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.