سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت هوشمند انرژی پاک

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت هوشمند انرژی پاک

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 چندعامله: ابزاری قدرتمند برای مدیریت هوشمند انرژی پاک

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع پاک در مقیاس منطقه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعامله
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 3. عناصر اصلی محیط یادگیری تقویتی
  • 4. تابع پاداش و اهمیت آن
  • 5. مدل‌های مارکوف تصمیم‌گیری (MDP)
  • 6. فضای حالت و فضای عمل
  • 7. سیاست و تابع ارزش
  • 8. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بدون مدل
  • 9. یادگیری Q-learning
  • 10. یادگیری SARSA
  • 11. یادگیری Deep Q-Networks (DQN)
  • 12. پیشرفت‌های DQN: Double DQN, Dueling DQN
  • 13. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 14. یادگیری مبتنی بر جستجو
  • 15. یادگیری مبتنی بر شبیه‌سازی
  • 16. یادگیری تقویتی با عامل‌های متعدد (MARL)
  • 17. مفاهیم پایه MARL
  • 18. انواع محیط‌های MARL
  • 19. مدل‌های همکاری در MARL
  • 20. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 21. مدل‌های مختلط در MARL
  • 22. چالش‌های MARL: ناپایداری، عدم قطعیت
  • 23. الگوریتم‌های MARL: Independent Q-Learning
  • 24. الگوریتم‌های MARL: MADDPG
  • 25. الگوریتم‌های MARL: QMIX
  • 26. الگوریتم‌های MARL: VDN
  • 27. کاربرد MARL در مدیریت انرژی پاک
  • 28. سیستم‌های انرژی پاک: منابع تجدیدپذیر
  • 29. شبکه‌های هوشمند و نقش آن‌ها
  • 30. مدیریت تقاضا در شبکه‌های هوشمند
  • 31. بهینه‌سازی تولید انرژی از منابع تجدیدپذیر
  • 32. ذخیره‌سازی انرژی و مدیریت آن
  • 33. خودروهای الکتریکی و مدیریت شارژ آن‌ها
  • 34. نقش عامل‌های هوشمند در شبکه‌های انرژی
  • 35. مدل‌سازی شبکه‌های توزیع انرژی
  • 36. پیش‌بینی تولید و مصرف انرژی
  • 37. کاربرد MARL در بهینه‌سازی تولید انرژی خورشیدی
  • 38. کاربرد MARL در بهینه‌سازی تولید انرژی بادی
  • 39. کاربرد MARL در مدیریت شارژ خودروهای الکتریکی
  • 40. کاربرد MARL در تعادل شبکه برق
  • 41. کاربرد MARL در مدیریت سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی
  • 42. کاربرد MARL در کاهش تلفات شبکه
  • 43. کاربرد MARL در مدیریت پاسخگویی بار
  • 44. کاربرد MARL در یکپارچه‌سازی منابع پراکنده
  • 45. کاربرد MARL در بازار انرژی
  • 46. کاربرد MARL در پیش‌بینی قیمت انرژی
  • 47. کاربرد MARL در بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها
  • 48. کاربرد MARL در مدیریت انرژی در مقیاس خانگی
  • 49. کاربرد MARL در مدیریت انرژی در مقیاس صنعتی
  • 50. کاربرد MARL در بهینه‌سازی عملکرد توربین‌های بادی
  • 51. کاربرد MARL در بهینه‌سازی عملکرد پنل‌های خورشیدی
  • 52. کاربرد MARL در مدیریت ریزشبکه‌ها
  • 53. کاربرد MARL در مدیریت انرژی در مناطق دورافتاده
  • 54. کاربرد MARL در افزایش پایداری شبکه
  • 55. کاربرد MARL در کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای
  • 56. یادگیری تقویتی عمیق در مدیریت انرژی
  • 57. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در RL
  • 58. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در RL
  • 59. ترکیب CNN و RNN در RL
  • 60. یادگیری تقویتی با پاداش‌های پراکنده
  • 61. یادگیری تقویتی با اکتشاف هدفمند
  • 62. یادگیری تقویتی با انتقال دانش
  • 63. یادگیری تقویتی با یادگیری فعال
  • 64. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی افزایشی
  • 65. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل با عدم قطعیت
  • 66. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی عصبی
  • 67. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی از طریق مشاهده
  • 68. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی تعمیم‌پذیر
  • 69. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی معکوس
  • 70. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست گرادیان
  • 71. یادگیری تقویتی با Actor-Critic
  • 72. یادگیری تقویتی با A3C
  • 73. یادگیری تقویتی با PPO
  • 74. یادگیری تقویتی با TRPO
  • 75. یادگیری تقویتی با DDPG
  • 76. یادگیری تقویتی با TD3
  • 77. یادگیری تقویتی با SAC
  • 78. ارزیابی عملکرد سیستم‌های مدیریت انرژی پاک
  • 79. معیارهای ارزیابی در RL
  • 80. شبیه‌سازی محیط‌های مدیریت انرژی
  • 81. پیاده‌سازی الگوریتم‌های RL برای مدیریت انرژی
  • 82. کاربرد ابزارهای شبیه‌سازی در RL
  • 83. آینده یادگیری تقویتی در مدیریت انرژی پاک
  • 84. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 85. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 86. اخلاق در هوش مصنوعی و مدیریت انرژی
  • 87. حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های انرژی هوشمند
  • 88. امنیت در سیستم‌های مدیریت انرژی مبتنی بر RL
  • 89. تأثیر سیاست‌گذاری بر پذیرش فناوری‌های نوین
  • 90. همکاری انسان و ماشین در مدیریت انرژی

📚 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.