, ,

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل‌ونقل خودران

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل‌ونقل خودران

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: مدیریت ترافیک (Traffic Management)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. توابع ارزش و سیاست
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: Q-Learning
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل: SARSA
  • 7. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 8. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در یادگیری تقویتی
  • 10. شبکه‌های عصبی بازگشتی در یادگیری تقویتی
  • 11. معرفی سیستم‌های حمل‌ونقل خودران
  • 12. اجزای کلیدی سیستم‌های حمل‌ونقل خودران
  • 13. حسگرها در خودروهای خودران: دوربین‌ها، لیدار، رادار
  • 14. پردازش داده‌های حسگرها
  • 15. مکان‌یابی و نقشه‌برداری همزمان (SLAM)
  • 16. مسیریابی در خودروهای خودران
  • 17. برنامه‌ریزی مسیر در محیط‌های پویا
  • 18. تصمیم‌گیری در سطح خرد: تغییر خط، سبقت
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 20. تفاوت‌های MARL با یادگیری تقویتی تک‌عامله
  • 21. چالش‌های MARL: وابستگی به هم، پویایی محیط، عدم قطعیت
  • 22. انواع محیط‌های MARL: مشترک، رقابتی، مختلط
  • 23. مدل‌های هماهنگی در MARL
  • 24. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 25. مدل‌های همکاری در MARL
  • 26. الگوریتم‌های MARL: MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)
  • 27. الگوریتم‌های MARL: QMIX
  • 28. الگوریتم‌های MARL: COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients)
  • 29. کاربرد MARL در مدیریت ترافیک
  • 30. بهینه‌سازی جریان ترافیک با استفاده از MARL
  • 31. هماهنگی چراغ‌های راهنمایی هوشمند
  • 32. مدیریت تقاطع‌های شلوغ
  • 33. مدل‌سازی رفتار رانندگان با استفاده از MARL
  • 34. شبیه‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 35. ارزیابی عملکرد سیستم‌های خودران با MARL
  • 36. یادگیری تقویتی در تصمیم‌گیری‌های ایمنی خودروهای خودران
  • 37. مدیریت شرایط اضطراری با MARL
  • 38. پیش‌بینی رفتار سایر خودروها
  • 39. یادگیری تقویتی برای برنامه‌ریزی حرکت خودروهای خودران
  • 40. یادگیری تقویتی برای کنترل فرمان و شتاب
  • 41. یادگیری تقویتی برای تشخیص موانع
  • 42. یادگیری تقویتی برای مسیریابی بهینه در ترافیک
  • 43. بهینه‌سازی مصرف سوخت با MARL
  • 44. کاهش زمان سفر با MARL
  • 45. سیستم‌های حمل‌ونقل اشتراکی خودران
  • 46. مدیریت ناوگان خودروهای خودران
  • 47. هماهنگی بین خودروهای خودران و زیرساخت‌ها
  • 48. کاربرد MARL در شهرهای هوشمند
  • 49. امنیت در سیستم‌های حمل‌ونقل خودران
  • 50. حریم خصوصی داده‌ها در خودروهای خودران
  • 51. قوانین و مقررات مربوط به خودروهای خودران
  • 52. اخلاق در هوش مصنوعی و خودروهای خودران
  • 53. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های خودران
  • 54. یادگیری تقویتی برای کشف و رفع خطا در سیستم‌های خودران
  • 55. یادگیری تقویتی برای تطبیق با شرایط آب و هوایی
  • 56. یادگیری تقویتی برای رانندگی در شب
  • 57. یادگیری تقویتی برای پارک خودکار
  • 58. یادگیری تقویتی برای رانندگی در بزرگراه‌ها
  • 59. یادگیری تقویتی برای رانندگی در ترافیک شهری
  • 60. یادگیری تقویتی برای تعامل با عابران پیاده
  • 61. یادگیری تقویتی برای تعامل با دوچرخه‌سواران
  • 62. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری در تقاطع‌های پیچیده
  • 63. یادگیری تقویتی برای یادگیری از تجربیات گذشته
  • 64. یادگیری تقویتی برای انتقال دانش بین محیط‌ها
  • 65. یادگیری تقویتی برای کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 66. یادگیری تقویتی برای افزایش ظرفیت حمل‌ونقل
  • 67. یادگیری تقویتی برای بهبود تجربه مسافر
  • 68. یادگیری تقویتی برای مسیریابی پویا در زمان واقعی
  • 69. یادگیری تقویتی برای تعامل با سیستم‌های حمل‌ونقل عمومی
  • 70. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی لجستیک
  • 71. یادگیری تقویتی برای مدیریت پارک خودرو
  • 72. یادگیری تقویتی برای کنترل کیفیت خدمات حمل‌ونقل
  • 73. یادگیری تقویتی برای انطباق با تغییرات تقاضا
  • 74. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی خرابی خودرو
  • 75. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی شارژ خودروهای الکتریکی
  • 76. یادگیری تقویتی برای مدیریت انرژی در خودروهای خودران
  • 77. یادگیری تقویتی برای مسیریابی عابر پیاده هوشمند
  • 78. یادگیری تقویتی برای مسیریابی دوچرخه هوشمند
  • 79. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی حمل‌ونقل بار
  • 80. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل‌ونقل اضطراری
  • 81. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی زمان‌بندی حمل‌ونقل
  • 82. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک در حمل‌ونقل
  • 83. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تخصیص منابع
  • 84. یادگیری تقویتی برای سنجش رضایت کاربران
  • 85. یادگیری تقویتی برای بهبود قابلیت اطمینان سیستم
  • 86. یادگیری تقویتی برای کاهش تصادفات
  • 87. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پایداری حمل‌ونقل
  • 88. یادگیری تقویتی برای مدیریت ترافیک هوایی بدون سرنشین
  • 89. یادگیری تقویتی برای سیستم‌های حمل‌ونقل ریلی خودکار
  • 90. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مسیرهای دریایی خودران
  • 91. یادگیری تقویتی برای مدیریت روبات‌های خدماتی در محیط‌های شهری
  • 92. یادگیری تقویتی برای بهبود کارایی سیستم‌های حمل‌ونقل عمومی
  • 93. یادگیری تقویتی برای پیش‌بینی نیازهای حمل‌ونقل آینده
  • 94. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی طراحی سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 95. یادگیری تقویتی برای مدیریت پیچیدگی سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 96. یادگیری تقویتی برای ایجاد سیستم‌های حمل‌ونقل انعطاف‌پذیر
  • 97. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تجربه رانندگی در خودروهای نیمه‌خودران
  • 98. یادگیری تقویتی برای مدیریت سیستم‌های تحویل خودکار
  • 99. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پویایی گروهی خودروها
  • 100. یادگیری تقویتی برای ایجاد اعتماد در سیستم‌های خودران

📚 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 یادگیری تقویتی چندعامله در سیستم‌های حمل‌ونقل خودران”

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

پیمایش به بالا